JP7214059B1 - Frequency control device, control circuit, storage medium and frequency control method - Google Patents

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Abstract

周波数制御装置(100)は、干渉マップ(101)を高解像度化して高解像度干渉マップ(103)を生成する高解像度化処理部(102)と、高解像度干渉マップ(103)に基づいて干渉種別を推定し、高解像度干渉マップ(103)において干渉と推定される時間および周波数の信号の干渉の種別を示す干渉種別情報(105)を生成する干渉種別推定部(104)と、高解像度干渉マップ(103)および干渉種別情報(105)に基づいて、通信に使用する周波数チャネル(110)を決定する周波数制御部(106)と、を備える。A frequency control device (100) includes a resolution enhancement processing unit (102) that creates a high resolution interference map (103) by increasing the resolution of an interference map (101), and an interference type based on the high resolution interference map (103). and generates interference type information (105) indicating the type of interference of the time and frequency signals estimated as interference in the high resolution interference map (103); and a high resolution interference map (103) and a frequency control unit (106) that determines a frequency channel (110) to be used for communication based on the interference type information (105).

Description

本開示は、周波数制御を行う周波数制御装置、制御回路、記憶媒体および周波数制御方法に関する。 The present disclosure relates to a frequency control device, a control circuit, a storage medium, and a frequency control method that perform frequency control.

従来、ISM(Industrial Scientific and Medical)帯を使用する無線システムは、様々な機器がISM帯を使用することから、他のシステムから放射される電波による干渉を受けるおそれがある。ISM帯を使用するシステムの例としては、無線LAN(Local Area Network)、Bluetooth(登録商標)、電子レンジなどが挙げられる。これらの機器から発せられる電波の干渉による影響を抑えるための1つの方法として、周波数制御がある。周波数制御は、使用帯域の電波環境を監視し、干渉波が見られたときには使用周波数を変更することによって干渉回避を行う制御である。 Conventionally, wireless systems using the ISM (Industrial, Scientific and Medical) band may be subject to interference from radio waves radiated from other systems because various devices use the ISM band. Examples of systems using the ISM band include wireless LANs (Local Area Networks), Bluetooth (registered trademark), microwave ovens, and the like. Frequency control is one method for suppressing the influence of interference of radio waves emitted from these devices. Frequency control is control for avoiding interference by monitoring the radio wave environment of the used band and changing the used frequency when an interference wave is detected.

周波数制御の前提となる電波環境監視の一形態として、受信信号を解析して信号電力を時間周波数軸にマッピングしたスペクトログラムなどに代表される情報を取得した後、取得した情報に基づいて周波数制御を行うことが考えられている。例えば、特許文献1には、検出難易度の高い周波数ホッピングする信号をターゲットとして、スペクトログラム画像に基づいて周波数ホッピングする信号を検出する技術が開示されている。 As a form of radio wave environment monitoring, which is a prerequisite for frequency control, after acquiring information such as a spectrogram that analyzes the received signal and maps the signal power on the time-frequency axis, frequency control is performed based on the acquired information. thought to do. For example, Patent Literature 1 discloses a technique for detecting a frequency hopping signal based on a spectrogram image, targeting a frequency hopping signal that is difficult to detect.

特許第4127250号公報Japanese Patent No. 4127250

しかしながら、上記従来の技術によれば、一度に十分な帯域の信号を受信して解析することを前提としている。そのため、周波数ホッピングしながら部分的に干渉情報を取得するような形態では利用が難しい、という問題があった。 However, according to the above-described conventional technique, it is premised on receiving and analyzing signals in a sufficient band at a time. Therefore, there is a problem that it is difficult to use in a form in which interference information is partially acquired while frequency hopping.

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、高信頼な通信を行うための周波数制御が可能な周波数制御装置を得ることを目的とする。 The present disclosure has been made in view of the above, and an object thereof is to obtain a frequency control device capable of frequency control for performing highly reliable communication.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示の周波数制御装置は、入力された干渉マップを高解像度化して高解像度干渉マップを生成する高解像度化処理部と、高解像度干渉マップに基づいて干渉種別を推定し、高解像度干渉マップにおいて干渉と推定される時間および周波数の信号の干渉の種別を示す干渉種別情報を生成する干渉種別推定部と、高解像度干渉マップおよび干渉種別情報に基づいて、通信に使用する周波数チャネルを決定する周波数制御部と、を備える。高解像度化処理部は、機械学習モデルによる超解像によって干渉マップを高解像度化して高解像度干渉マップを生成する際において、学習用データとしての高解像度干渉マップを用いて干渉マップの生成方法に基づく処理を行うことによって低解像度干渉マップを生成し、生成した低解像度干渉マップを機械学習モデルの入力とし、低解像度干渉マップの生成のために使用した学習用データとしての高解像度干渉マップをラベルとして、機械学習モデルの出力とラベルとによって計算される誤差関数を最小化するように学習することを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the frequency control device of the present disclosure includes a resolution enhancement processing unit that enhances the resolution of an input interference map to generate a high-resolution interference map, and a high-resolution interference map an interference type estimator for estimating the interference type based on the high resolution interference map and generating interference type information indicating the type of interference of the time and frequency signals that are estimated to interfere in the high resolution interference map; and the high resolution interference map and the interference type information. and a frequency control unit that determines a frequency channel to be used for communication based on . When generating a high-resolution interference map by increasing the resolution of the interference map by super-resolution using a machine learning model, the high-resolution processing unit uses the high-resolution interference map as learning data to determine the method of generating the interference map. Generate a low-resolution interference map by performing processing based on it, use the generated low-resolution interference map as input for a machine learning model, and label the high-resolution interference map as training data used to generate the low-resolution interference map is characterized by learning to minimize the error function calculated by the output of the machine learning model and the label .

本開示に係る周波数制御装置は、高信頼な通信を行うための周波数制御ができる、という効果を奏する。 The frequency control device according to the present disclosure has the effect of being able to perform frequency control for highly reliable communication.

実施の形態1に係る周波数制御装置の構成例を示す図1 is a diagram showing a configuration example of a frequency control device according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に係る周波数制御装置の動作を示すフローチャート4 is a flow chart showing the operation of the frequency control device according to the first embodiment; 実施の形態1に係る周波数制御装置の周波数制御部の動作を示すフローチャート4 is a flow chart showing the operation of the frequency control unit of the frequency control device according to the first embodiment; 実施の形態1に係る周波数制御装置を実現する処理回路をプロセッサおよびメモリで実現する場合の処理回路の構成例を示す図FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of a processing circuit that implements the frequency control device according to the first embodiment when it is implemented by a processor and a memory; 実施の形態1に係る周波数制御装置を実現する処理回路を専用のハードウェアで構成する場合の処理回路の例を示す図FIG. 4 is a diagram showing an example of a processing circuit that implements the frequency control device according to the first embodiment and that is configured by dedicated hardware; 実施の形態2に係る周波数制御システムの構成例を示す図FIG. 11 is a diagram showing a configuration example of a frequency control system according to Embodiment 2; 実施の形態2に係る周波数制御システムの動作を示すフローチャートFlowchart showing the operation of the frequency control system according to the second embodiment

以下に、本開示の実施の形態に係る周波数制御装置、制御回路、記憶媒体および周波数制御方法を図面に基づいて詳細に説明する。 A frequency control device, a control circuit, a storage medium, and a frequency control method according to embodiments of the present disclosure will be described below in detail with reference to the drawings.

実施の形態1.
図1は、実施の形態1に係る周波数制御装置100の構成例を示す図である。周波数制御装置100は、高解像度化処理部102と、干渉種別推定部104と、周波数制御部106と、通信品質データベース108を記憶する記憶部108aと、を備える。図2は、実施の形態1に係る周波数制御装置100の動作を示すフローチャートである。
Embodiment 1.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a frequency control device 100 according to Embodiment 1. As shown in FIG. The frequency control device 100 includes a resolution enhancement processing unit 102, an interference type estimation unit 104, a frequency control unit 106, and a storage unit 108a that stores a communication quality database 108. FIG. FIG. 2 is a flow chart showing the operation of the frequency control device 100 according to the first embodiment.

高解像度化処理部102は、周波数制御装置100に入力された干渉マップ101を高解像度化して高解像度干渉マップ103を生成する(ステップS101)。高解像度干渉マップ103は、干渉マップ101を高解像度化したものである。高解像度化処理部102は、例えば、信号処理による補間処理、機械学習モデルによる超解像などを行うことによって干渉マップ101を高解像度化して高解像度干渉マップ103を生成することが考えられるが、これに限定されるものではない。高解像度化処理部102は、機械学習モデルによる超解像を行う場合について、SRDNN(Super Resolution Deep Neural Network)、SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network)、SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Network)などを使用することが考えられるが、これらに限定されるものではない。高解像度化処理部102は、機械学習モデルによる超解像を行う場合、学習用データとして高解像度干渉マップ103を用意し、干渉マップ101の生成方法に合わせて特定領域内の総和、平均化、移動平均、フィルタリング、最大値抽出などを行うことによって低解像度干渉マップを生成する。高解像度化処理部102は、生成した低解像度干渉マップを機械学習モデルの入力とし、低解像度干渉マップの生成のために使用した高解像度干渉マップ103をラベルとして、機械学習モデルの出力とラベルによって計算される誤差関数を最小化するように学習する。 The resolution enhancement processing unit 102 enhances the resolution of the interference map 101 input to the frequency control device 100 to generate a high resolution interference map 103 (step S101). A high-resolution interference map 103 is obtained by increasing the resolution of the interference map 101 . The high-resolution processing unit 102 may generate a high-resolution interference map 103 by increasing the resolution of the interference map 101 by, for example, performing interpolation processing using signal processing, super-resolution using a machine learning model, or the like. It is not limited to this. The high-resolution processing unit 102 uses SRDNN (Super Resolution Deep Neural Network), SRCNN (Super Resolution Convolutional Neural Network), SRGAN (Super Resolution Generative Adversarial Network), etc. when performing super-resolution using a machine learning model. However, it is not limited to these. When performing super-resolution using a machine learning model, the high-resolution processing unit 102 prepares a high-resolution interference map 103 as learning data, and sums, averages, and A low-resolution interference map is generated by performing moving averaging, filtering, maximum extraction, and so on. The high-resolution processing unit 102 uses the generated low-resolution interference map as an input for the machine learning model, uses the high-resolution interference map 103 used for generating the low-resolution interference map as a label, and uses the output of the machine learning model and the label Learn to minimize the computed error function.

干渉種別推定部104は、高解像度干渉マップ103に基づいて干渉種別を推定することで干渉種別情報105を生成する(ステップS102)。干渉種別情報105は、高解像度干渉マップ103において干渉と推定される時間および周波数の信号の干渉の種別を示す情報である。干渉種別推定部104は、例えば、機械学習モデルによる干渉種別推定を行う。干渉種別推定部104は、干渉種別推定の方法について、高解像度干渉マップ103全体に対して1つの干渉種別を出力する分類タスクによる分類、干渉の位置および種類の特定を同時に行う物体検出タスクによる分類、画素単位で干渉種別を特定するセマンティックセグメンテーションなどを用いた分類などの方法を行うことが考えられるが、これらに制限されるものではない。 The interference type estimation unit 104 generates interference type information 105 by estimating the interference type based on the high-resolution interference map 103 (step S102). The interference type information 105 is information indicating the type of interference of the time and frequency signals estimated as interference in the high-resolution interference map 103 . The interference type estimation unit 104 performs interference type estimation using, for example, a machine learning model. The interference type estimating unit 104 has a method of estimating the type of interference: classification by a classification task that outputs one interference type for the entire high-resolution interference map 103, classification by an object detection task that simultaneously specifies the position and type of interference. , a method such as classification using semantic segmentation or the like that identifies the interference type in units of pixels, but is not limited to these.

周波数制御部106は、高解像度化処理部102から取得した高解像度干渉マップ103、および干渉種別推定部104から取得した干渉種別情報105に基づいて、通信に使用する周波数チャネル110を決定する。具体的には、周波数制御部106は、高解像度干渉マップ103および干渉種別情報105に基づいてチャネル情報107を生成する(ステップS103)。チャネル情報107は、各チャネルについて、各チャネルが受けている干渉の種別、各チャネルで干渉を受けているサブキャリア数など、各チャネルで受けている干渉の状況を示す情報である。周波数制御部106は、チャネル情報107に基づいて通信品質データベース108を検索し、通信品質データベース108から通信品質指標109を取得する(ステップS104)。通信品質指標109は、通信に使用する周波数チャネル110として許容される通信品質などを示すものである。周波数制御部106は、通信品質指標109に基づいて使用する周波数チャネル110を決定する(ステップS105)。なお、周波数制御部106は、決定した周波数チャネル110の情報を、チャネル情報107、通信品質指標109などに関連付けて通信品質データベース108に記憶させてもよい。 Frequency control section 106 determines frequency channel 110 to be used for communication based on high resolution interference map 103 acquired from resolution enhancement processing section 102 and interference type information 105 acquired from interference type estimation section 104 . Specifically, frequency control section 106 generates channel information 107 based on high resolution interference map 103 and interference type information 105 (step S103). The channel information 107 is information indicating the state of interference received in each channel, such as the type of interference received by each channel, the number of subcarriers received by each channel, and the like. Frequency control unit 106 searches communication quality database 108 based on channel information 107 and acquires communication quality index 109 from communication quality database 108 (step S104). The communication quality index 109 indicates the communication quality allowed for the frequency channel 110 used for communication. The frequency control unit 106 determines the frequency channel 110 to be used based on the communication quality index 109 (step S105). Note that the frequency control unit 106 may store the information of the determined frequency channel 110 in the communication quality database 108 in association with the channel information 107, the communication quality index 109, and the like.

記憶部108aは、通信品質データベース108を記憶する。通信品質データベース108には、チャネル情報107に対応する通信品質指標109などが格納されている。 Storage unit 108 a stores communication quality database 108 . A communication quality index 109 corresponding to the channel information 107 and the like are stored in the communication quality database 108 .

つづいて、周波数制御部106が、使用する周波数チャネル110を決定するまでの動作について詳細に説明する。図3は、実施の形態1に係る周波数制御装置100の周波数制御部106の動作を示すフローチャートである。周波数制御部106は、まず、高解像度干渉マップ103および干渉種別情報105を参照し(ステップS201)、チャネル内の干渉の有無を確認、すなわち干渉のないチャネルが存在するか否かを確認する(ステップS202)。周波数制御部106は、干渉のないチャネルが存在する場合(ステップS202:Yes)、干渉のないチャネルを使用する周波数チャネル110として決定する(ステップS208)。 Next, the operation of frequency control section 106 until determining frequency channel 110 to be used will be described in detail. FIG. 3 is a flowchart showing the operation of frequency control section 106 of frequency control device 100 according to the first embodiment. First, the frequency control unit 106 refers to the high-resolution interference map 103 and the interference type information 105 (step S201), and confirms the presence or absence of interference in the channel, that is, confirms whether or not there is a channel without interference ( step S202). If there is a non-interference channel (step S202: Yes), the frequency control unit 106 determines the non-interference channel as the frequency channel 110 to be used (step S208).

周波数制御部106は、干渉のないチャネルが存在しない場合(ステップS202:No)、次に、それぞれのチャネルにかかる干渉種別を確認する(ステップS203)。周波数制御部106は、仮に干渉が観測されていたチャネルであっても、周波数ホッピングする干渉など時間変動性の高い干渉種別であれば長時間同じチャネルを占有するわけではない、すなわち当該チャネルに長時間干渉が存在するわけではないので、当該チャネルは通信可能と判定する。周波数制御部106は、時間変動性が高いか低いかの判定方法について、チャネルに干渉が存在する占有時間と予め規定された第1の閾値との比較によって判定することができるが、判定方法はこれに限定されない。周波数制御部106は、チャネルに存在する干渉が時間変動性の高い干渉種別の場合(ステップS204:Yes)、時間変動性の高い干渉種別のチャネルを使用する周波数チャネル110として決定する(ステップS208)。すなわち、周波数制御部106は、チャネルに存在する干渉が規定された時間変動性を有する干渉種別の場合、規定された時間変動性を有する干渉種別のチャネルを使用する周波数チャネル110として決定する。 If there is no interference-free channel (step S202: No), frequency control section 106 checks the type of interference on each channel (step S203). Frequency control section 106 does not occupy the same channel for a long time even if interference is observed on a channel if the type of interference is highly time-varying, such as frequency-hopping interference. Since there is no temporal interference, it is determined that the channel is communicable. Frequency control section 106 can determine whether the time variability is high or low by comparing the occupancy time during which interference exists in the channel with a predetermined first threshold. It is not limited to this. If the interference present in the channel is of an interference type with high time variability (step S204: Yes), the frequency control unit 106 determines the frequency channel 110 to use the channel of the interference type with high time variability (step S208). . That is, when the interference present in the channel is of the specified time-varying interference type, frequency control section 106 determines the frequency channel 110 to use the channel of the specified time-variable interference type.

周波数制御部106は、チャネルに存在する干渉が時間変動性の高い干渉種別ではない場合(ステップS204:No)、次に、当該チャネルにおいて干渉を受けるサブキャリア数を確認する(ステップS205)。周波数制御部106は、干渉を受けるサブキャリア数が干渉抑圧技術によって干渉抑圧可能であれば、当該チャネルは通信可能と判定する。周波数制御部106は、干渉を受けるサブキャリア数が干渉抑圧技術によって干渉抑圧可能か否かの判定方法について、干渉を受けるサブキャリア数と予め規定された第2の閾値との比較によって判定することができるが、判定方法はこれに限定されない。なお、周波数制御部106は、干渉抑圧技術のほか、誤り訂正技術などを用いて干渉抑圧可能か否かを判定してもよい。周波数制御部106は、干渉が存在し、かつ時間変動性の低い干渉種別のチャネルについて、干渉を受けるサブキャリア数が干渉抑圧可能な範囲の場合(ステップS206:Yes)、干渉が存在し、かつ時間変動性の低い干渉種別のチャネルであって干渉を受けるサブキャリア数が干渉抑圧可能なチャネルを使用する周波数チャネル110として決定する(ステップS208)。 If the interference present in the channel is not of an interference type with high time variation (step S204: No), then frequency control section 106 checks the number of subcarriers that receive interference in the channel (step S205). Frequency control section 106 determines that communication is possible on the channel if the number of subcarriers subject to interference can be suppressed by an interference suppression technique. Frequency control section 106 determines whether or not the number of subcarriers subject to interference can be suppressed by interference suppression technology by comparing the number of subcarriers subject to interference with a predetermined second threshold. However, the determination method is not limited to this. Note that frequency control section 106 may determine whether or not interference can be suppressed using error correction technology or the like in addition to interference suppression technology. If the number of subcarriers that are subject to interference is within a range where interference can be suppressed (step S206: Yes), frequency control section 106 determines that interference exists and interference type channels with low time variability have interference, and It is determined as the frequency channel 110 that uses a channel that is an interference type channel with low time variability and whose number of subcarriers that receive interference is capable of suppressing interference (step S208).

周波数制御部106は、干渉が存在し、かつ時間変動性の低い干渉種別のチャネルについて、干渉を受けるサブキャリア数が干渉抑圧可能な範囲ではない場合(ステップS206:No)、事前に評価しておいた干渉種別ごとの通信品質指標109に基づいてチャネルを選択する(ステップS207)。周波数制御部106は、ステップS207において、干渉抑圧によってエラーフリーとならないチャネルを選択する。通信品質指標109については、例えば、ビット誤り率であるBER(Bit Error Rate)、PER(Packet Error Rate)などを想定しているが、これらに限定されるものではない。周波数制御部106は、例えば、干渉種別、干渉を受けるサブキャリア数などのチャネル情報107に基づいて通信品質データベース108を参照し、通信品質データベース108からチャネル情報107に基づいて通信品質指標109を特定することで、通信品質指標109を取得することができる。周波数制御部106は、ステップS207で選択したチャネルを使用する周波数チャネル110として決定する(ステップS208)。 If the number of subcarriers receiving interference is not within the range where interference can be suppressed (step S206: No), frequency control section 106 evaluates the A channel is selected based on the communication quality index 109 for each interference type (step S207). In step S207, frequency control section 106 selects a channel that is not error-free due to interference suppression. The communication quality index 109 is assumed to be, for example, a bit error rate such as BER (Bit Error Rate), PER (Packet Error Rate), etc., but is not limited to these. Frequency control section 106 refers to communication quality database 108 based on channel information 107 such as, for example, the type of interference and the number of subcarriers receiving interference, and specifies communication quality indicator 109 from communication quality database 108 based on channel information 107. By doing so, the communication quality index 109 can be obtained. The frequency control unit 106 determines the channel selected in step S207 as the frequency channel 110 to be used (step S208).

つづいて、周波数制御装置100の各装置のハードウェア構成について説明する。周波数制御装置100において、記憶部108aはメモリである。高解像度化処理部102、干渉種別推定部104、および周波数制御部106は、処理回路により実現される。処理回路は、メモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサおよびメモリであってもよいし、専用のハードウェアであってもよい。処理回路は制御回路とも呼ばれる。 Next, the hardware configuration of each device of the frequency control device 100 will be described. In the frequency control device 100, the storage section 108a is a memory. The resolution enhancement processing unit 102, the interference type estimation unit 104, and the frequency control unit 106 are realized by processing circuits. The processing circuitry may be a processor and memory executing programs stored in the memory, or may be dedicated hardware. Processing circuitry is also called control circuitry.

図4は、実施の形態1に係る周波数制御装置100を実現する処理回路をプロセッサ91およびメモリ92で実現する場合の処理回路90の構成例を示す図である。図4に示す処理回路90は制御回路であり、プロセッサ91およびメモリ92を備える。処理回路90がプロセッサ91およびメモリ92で構成される場合、処理回路90の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ92に格納される。処理回路90では、メモリ92に記憶されたプログラムをプロセッサ91が読み出して実行することにより、各機能を実現する。すなわち、処理回路90は、周波数制御装置100の処理が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ92を備える。このプログラムは、処理回路90により実現される各機能を周波数制御装置100に実行させるためのプログラムであるともいえる。このプログラムは、プログラムが記憶された記憶媒体により提供されてもよいし、通信媒体など他の手段により提供されてもよい。 FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of the processing circuit 90 when the processing circuit that implements the frequency control device 100 according to the first embodiment is implemented by the processor 91 and the memory 92. As shown in FIG. A processing circuit 90 shown in FIG. 4 is a control circuit and includes a processor 91 and a memory 92 . When the processing circuit 90 is composed of the processor 91 and the memory 92, each function of the processing circuit 90 is implemented by software, firmware, or a combination of software and firmware. Software or firmware is written as a program and stored in memory 92 . In the processing circuit 90, each function is realized by the processor 91 reading and executing the program stored in the memory 92. FIG. That is, the processing circuitry 90 includes a memory 92 for storing programs that result in the processing of the frequency control device 100 being executed. This program can also be said to be a program for causing the frequency control device 100 to execute each function realized by the processing circuit 90 . This program may be provided by a storage medium storing the program, or may be provided by other means such as a communication medium.

上記プログラムは、高解像度化処理部102が、干渉マップ101を高解像度化して高解像度干渉マップ103を生成する第1のステップと、干渉種別推定部104が、高解像度干渉マップ103に基づいて干渉種別を推定し、高解像度干渉マップ103において干渉と推定される時間および周波数の信号の干渉の種別を示す干渉種別情報105を生成する第2のステップと、周波数制御部106が、高解像度干渉マップ103および干渉種別情報105に基づいて、通信に使用する周波数チャネル110を決定する第3のステップと、を周波数制御装置100に実行させるプログラムであるとも言える。 The above program includes a first step in which the resolution enhancement processing unit 102 enhances the resolution of the interference map 101 to generate a high-resolution interference map 103 , and an interference type estimation unit 104 performs interference A second step of estimating the type and generating interference type information 105 indicating the type of interference of the time and frequency signals estimated to be interference in the high-resolution interference map 103; 103 and the interference type information 105, and the third step of determining the frequency channel 110 to be used for communication.

ここで、プロセッサ91は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、またはDSP(Digital Signal Processor)などである。また、メモリ92は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(登録商標)(Electrically EPROM)などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、またはDVD(Digital Versatile Disc)などが該当する。 Here, the processor 91 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), a processing device, an arithmetic device, a microprocessor, a microcomputer, or a DSP (Digital Signal Processor). The memory 92 is a non-volatile or volatile memory such as RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (registered trademark) (Electrically EPROM). A semiconductor memory, a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, or a DVD (Digital Versatile Disc) is applicable.

図5は、実施の形態1に係る周波数制御装置100を実現する処理回路を専用のハードウェアで構成する場合の処理回路93の例を示す図である。図5に示す処理回路93は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、またはこれらを組み合わせたものが該当する。処理回路については、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、処理回路は、専用のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。 FIG. 5 is a diagram showing an example of the processing circuit 93 when the processing circuit realizing the frequency control device 100 according to the first embodiment is configured by dedicated hardware. The processing circuit 93 shown in FIG. 5 is, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or a combination thereof. thing applies. The processing circuit may be partly implemented by dedicated hardware and partly implemented by software or firmware. Thus, the processing circuitry may implement each of the functions described above through dedicated hardware, software, firmware, or a combination thereof.

以上説明したように、本実施の形態によれば、周波数制御装置100は、干渉マップ101を高解像度化した高解像度干渉マップ103、および高解像度干渉マップ103を用いた干渉種別の推定結果である干渉種別情報105に基づいて、周波数制御を行う。これにより、周波数制御装置100は、高信頼な通信を行うための周波数制御が可能となる。また、周波数制御装置100は、低いサンプリングレートの干渉マップ101からでも高解像度な高解像度干渉マップ103を生成し、干渉種別を推定できるため、メモリ量削減、発振器などの部品の低コスト化、低消費電力化などの効果も得ることができる。 As described above, according to the present embodiment, frequency control apparatus 100 uses high-resolution interference map 103 obtained by increasing the resolution of interference map 101, and estimates the type of interference using high-resolution interference map 103. Based on the interference type information 105, frequency control is performed. As a result, the frequency control device 100 can perform frequency control for highly reliable communication. In addition, since the frequency control device 100 can generate a high-resolution interference map 103 even from an interference map 101 with a low sampling rate and estimate the interference type, the amount of memory can be reduced, the cost of parts such as oscillators can be reduced, and the cost of parts such as oscillators can be reduced. Effects such as reduction in power consumption can also be obtained.

本実施の形態において、周波数制御装置100は、干渉マップ101を用いた周波数制御において、取得した干渉マップ101の解像度が非常に荒い場合でも周波数制御の高度化を達成することができる。具体的には、周波数制御装置100は、例えば、指定のチャネル幅ごとに1つの干渉量をデータベースに送信する場合などにおいて、従来通り干渉マップ101を生成した後に超解像などの技術を用いて干渉マップ101の解像度を上げる。これにより、周波数制御装置100は、高度な干渉回避を実現できる。周波数制御装置100における干渉マップ101の高解像度化のための技術としては機械学習による超解像を想定しているが、Bicubicなどの補間技術を使うことも考えられる。 In the present embodiment, frequency control apparatus 100 can achieve advanced frequency control in frequency control using interference map 101 even when the resolution of acquired interference map 101 is very coarse. Specifically, for example, when transmitting one interference amount for each specified channel width to the database, the frequency control device 100 generates the interference map 101 as before, and then uses techniques such as super-resolution. Increase the resolution of the interference map 101 . Thereby, the frequency control device 100 can realize advanced interference avoidance. As a technique for increasing the resolution of the interference map 101 in the frequency control device 100, super-resolution by machine learning is assumed, but it is also conceivable to use an interpolation technique such as Bicubic.

周波数制御装置100における干渉の回避方法としては、(1)干渉のないチャネルを使用する、(2)干渉のあるチャネルの場合は干渉の影響を受けるサブキャリア数が少ないチャネルを選択する、などの方法が考えられる。 Methods of avoiding interference in frequency control apparatus 100 include (1) using a channel with no interference, (2) selecting a channel with a small number of subcarriers affected by interference in the case of a channel with interference, and the like. I can think of a way.

さらに発展的な形態として、周波数制御装置100は、干渉種別情報105から干渉種別の無線諸元、例えば、中心周波数、周波数帯域幅などを特定することで、高解像度干渉マップ103の精度を向上させることができる。例えば、高解像度干渉マップ103に存在する干渉の干渉種別情報105から、上記干渉の中心周波数および周波数帯域幅を特定することで、上記干渉種別と同じ干渉がある場合には中心周波数および周波数帯域幅に収まることが想定される。そのため、周波数制御装置100は、上記中心周波数および周波数帯域幅から超えており、かつ同じ干渉種別である場合、高解像度干渉マップ103から上記干渉を排除するなどして、高解像度干渉マップ103を補正することで干渉マップ101の精度を向上させることができる。 As a further development, the frequency control device 100 identifies the radio specifications of the interference type, such as the center frequency and frequency bandwidth, from the interference type information 105, thereby improving the accuracy of the high-resolution interference map 103. be able to. For example, by specifying the center frequency and frequency bandwidth of the interference from the interference type information 105 of the interference present in the high-resolution interference map 103, if there is the same interference as the interference type, the center frequency and frequency bandwidth is assumed to fit in Therefore, the frequency control device 100 corrects the high-resolution interference map 103 by, for example, eliminating the interference from the high-resolution interference map 103 when the frequency exceeds the center frequency and frequency bandwidth and the interference type is the same. By doing so, the accuracy of the interference map 101 can be improved.

このように、周波数制御装置100は、従来の手法で生成された干渉マップ101を入力としつつ、取得した干渉マップ101を高解像度化した上で周波数制御することによって、干渉の影響を低減することができる。また、周波数制御装置100は、干渉の影響がないチャネルが存在しない場合は干渉の影響を受けるサブキャリアが少ないチャネルを選択することによって、干渉の影響を低減することができる。また、周波数制御装置100は、干渉抑圧技術を活用したシステムに導入される場合、システムの干渉抑圧機能によって干渉の影響をより抑えることができる干渉種別のチャネルを選択することによって、干渉の影響を低減することができる。また、周波数制御装置100は、干渉種別によって使用するチャネルを制御する場合、干渉マップ101に対して干渉種別推定を行う機械学習モデルを具備し、推定結果に基づいて制御を行うことによって、干渉の影響を低減することができる。 In this way, the frequency control device 100 receives the interference map 101 generated by a conventional method as an input, increases the resolution of the obtained interference map 101, and performs frequency control to reduce the influence of interference. can be done. Further, when there is no channel that is not affected by interference, frequency control apparatus 100 can reduce the influence of interference by selecting a channel with fewer subcarriers that are affected by interference. In addition, when the frequency control device 100 is introduced into a system that utilizes interference suppression technology, the interference suppression function of the system selects an interference type channel that can further suppress the effects of interference, thereby suppressing the effects of interference. can be reduced. In addition, when controlling the channel to be used according to the interference type, the frequency control device 100 has a machine learning model that estimates the interference type with respect to the interference map 101, and performs control based on the estimation result to reduce the interference. The impact can be reduced.

実施の形態2.
実施の形態2では、実施の形態1で説明した周波数制御装置100を備える周波数制御システムについて説明する。
Embodiment 2.
Embodiment 2 describes a frequency control system including frequency control device 100 described in Embodiment 1. FIG.

図6は、実施の形態2に係る周波数制御システム200の構成例を示す図である。周波数制御システム200は、周波数変換部201と、ADC(Analog to Digital Converter)202と、シンボルレート変換部203と、干渉信号抽出部204と、干渉情報保存用メモリ205と、干渉マップ生成部206と、高解像度化処理部207と、干渉種別推定部208と、周波数制御部209と、通信品質データベース210を記憶する記憶部210aと、を備える。周波数制御システム200には、図6に示すようにアンテナ220が接続されているが、アンテナ220も周波数制御システム200に含めてもよい。 FIG. 6 is a diagram showing a configuration example of a frequency control system 200 according to Embodiment 2. As shown in FIG. The frequency control system 200 includes a frequency converter 201, an ADC (Analog to Digital Converter) 202, a symbol rate converter 203, an interference signal extractor 204, an interference information storage memory 205, and an interference map generator 206. , a resolution enhancement processing unit 207 , an interference type estimation unit 208 , a frequency control unit 209 , and a storage unit 210 a for storing a communication quality database 210 . Antenna 220 is connected to frequency control system 200 as shown in FIG. 6, but antenna 220 may also be included in frequency control system 200 .

図6に示す実施の形態2の高解像度化処理部207、干渉種別推定部208、周波数制御部209、および通信品質データベース210を記憶する記憶部210aは、図1に示す実施の形態1の高解像度化処理部102、干渉種別推定部104、周波数制御部106、および通信品質データベース108を記憶する記憶部108aと同様のものである。すなわち、周波数制御システム200は、実施の形態1で説明した周波数制御装置100を備えていると言える。図7は、実施の形態2に係る周波数制御システム200の動作を示すフローチャートである。 The storage unit 210a that stores the resolution enhancement processing unit 207, the interference type estimation unit 208, the frequency control unit 209, and the communication quality database 210 of the second embodiment shown in FIG. It is similar to the storage unit 108a that stores the resolution processing unit 102, the interference type estimation unit 104, the frequency control unit 106, and the communication quality database 108. FIG. That is, it can be said that the frequency control system 200 includes the frequency control device 100 described in the first embodiment. FIG. 7 is a flow chart showing the operation of the frequency control system 200 according to the second embodiment.

周波数変換部201は、アンテナ220で受信されたアナログ信号の受信信号に対して、周波数制御システム200の使用者などによって指示された所望周波数に周波数変換する(ステップS301)。 The frequency converter 201 frequency-converts the received analog signal received by the antenna 220 into a desired frequency specified by the user of the frequency control system 200 (step S301).

ADC202は、周波数変換部201で周波数変換後のアナログ信号をサンプリングし、アナログ信号からデジタル信号に変換する(ステップS302)。 The ADC 202 samples the frequency-converted analog signal in the frequency converter 201, and converts the analog signal into a digital signal (step S302).

シンボルレート変換部203は、ADC202によって得られたデジタル信号のサンプリング系列に対して、所望のシンボルレートにダウンサンプリングする(ステップS303)。 The symbol rate conversion unit 203 down-samples the sampling sequence of the digital signal obtained by the ADC 202 to a desired symbol rate (step S303).

干渉信号抽出部204は、時間および周波数における未送信区間に基づいて干渉成分を抽出する(ステップS304)。干渉成分は、例えば、RSSI(Received Signal Strength Indicator)、複素値などによって表すことができる。干渉信号抽出部204は、抽出した干渉成分を干渉情報保存用メモリ205に蓄積する。 The interference signal extraction unit 204 extracts interference components based on the non-transmission period in time and frequency (step S304). The interference component can be represented, for example, by a Received Signal Strength Indicator (RSSI), a complex value, or the like. The interference signal extraction unit 204 stores the extracted interference components in the interference information storage memory 205 .

干渉情報保存用メモリ205は、干渉信号抽出部204で抽出された干渉成分を蓄積するためのメモリである。 The interference information storage memory 205 is a memory for storing the interference components extracted by the interference signal extraction section 204 .

干渉マップ生成部206は、干渉情報保存用メモリ205から規定された時間および周波数における干渉成分のサンプル値を読み出し、所望の時間および周波数の範囲における干渉マップ101を生成する(ステップS305)。 The interference map generation unit 206 reads the sample values of the interference components at the specified time and frequency from the interference information storage memory 205, and generates the interference map 101 in the desired time and frequency range (step S305).

高解像度化処理部207は、干渉マップ生成部206で生成された干渉マップ101を高解像度化して高解像度干渉マップ103を生成する(ステップS306)。 The resolution enhancement processing unit 207 enhances the resolution of the interference map 101 generated by the interference map generation unit 206 to generate a high-resolution interference map 103 (step S306).

干渉種別推定部208は、高解像度干渉マップ103に基づいて干渉種別を推定することで干渉種別情報105を生成する(ステップS307)。 The interference type estimation unit 208 generates the interference type information 105 by estimating the interference type based on the high-resolution interference map 103 (step S307).

周波数制御部209は、高解像度干渉マップ103および干渉種別情報105に基づいてチャネル情報107を生成する(ステップS308)。周波数制御部209は、チャネル情報107に基づいて通信品質データベース210を検索し、通信品質データベース210から通信品質指標109を取得する(ステップS309)。周波数制御部209は、通信品質指標109に基づいて使用する周波数チャネル110を決定する(ステップS310)。なお、周波数制御部209は、決定した周波数チャネル110の情報を、チャネル情報107、通信品質指標109などに関連付けて通信品質データベース210に記憶させてもよい。また、周波数制御部209が使用する周波数チャネル110を決定するまでの動作は、実施の形態1の周波数制御部106が使用する周波数チャネル110を決定するまでの動作、すなわち図3に示すフローチャートの動作と同様である。 The frequency control unit 209 generates channel information 107 based on the high resolution interference map 103 and the interference type information 105 (step S308). The frequency control unit 209 searches the communication quality database 210 based on the channel information 107 and acquires the communication quality index 109 from the communication quality database 210 (step S309). The frequency control unit 209 determines the frequency channel 110 to be used based on the communication quality index 109 (step S310). Note that the frequency control unit 209 may store the information of the determined frequency channel 110 in the communication quality database 210 in association with the channel information 107, the communication quality index 109, and the like. Further, the operation until the frequency channel 110 used by the frequency control unit 209 is determined is the operation until the frequency channel 110 used by the frequency control unit 106 of Embodiment 1 is determined, that is, the operation of the flowchart shown in FIG. is similar to

記憶部210aは、通信品質データベース210を記憶する。通信品質データベース210には、チャネル情報107に対応する通信品質指標109などが格納されている。 Storage unit 210 a stores communication quality database 210 . The communication quality database 210 stores the communication quality index 109 corresponding to the channel information 107 and the like.

なお、周波数制御システム200は、図6の例では1つのアンテナ220に接続されているが、複数のアンテナ220を用い、複数のアンテナ220から得られる干渉信号に基づいて干渉マップ101の生成、干渉マップ101の高解像度化などを行ってもよい。また、周波数制御システム200は、空間的に配置された複数のアンテナ220を用いて、空間軸を含めた3次元の干渉マップ101の作製を、メモリ増大を抑えつつ高解像度化を行うことで、簡易に実現することが可能である。 Note that the frequency control system 200 is connected to one antenna 220 in the example of FIG. The resolution of the map 101 may be increased. In addition, the frequency control system 200 uses a plurality of spatially arranged antennas 220 to create a three-dimensional interference map 101 including the spatial axis with high resolution while suppressing an increase in memory. It can be easily realized.

以上説明したように、本実施の形態によれば、周波数制御システム200は、実施の形態1の周波数制御装置100と同様の構成を備えることによって、実施の形態1の周波数制御装置100と同様の効果を得ることができる。 As described above, according to the present embodiment, the frequency control system 200 has the same configuration as the frequency control device 100 of the first embodiment, and thus has the same structure as the frequency control device 100 of the first embodiment. effect can be obtained.

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。 The configurations shown in the above embodiments are only examples, and can be combined with other known techniques, or can be combined with other embodiments, without departing from the scope of the invention. It is also possible to omit or change part of the configuration.

100 周波数制御装置、101 干渉マップ、102,207 高解像度化処理部、103 高解像度干渉マップ、104,208 干渉種別推定部、105 干渉種別情報、106,209 周波数制御部、107 チャネル情報、108,210 通信品質データベース、108a,210a 記憶部、109 通信品質指標、110 周波数チャネル、200 周波数制御システム、201 周波数変換部、202 ADC、203 シンボルレート変換部、204 干渉信号抽出部、205 干渉情報保存用メモリ、206 干渉マップ生成部、220 アンテナ。 100 frequency control device, 101 interference map, 102, 207 high resolution processing unit, 103 high resolution interference map, 104, 208 interference type estimation unit, 105 interference type information, 106, 209 frequency control unit, 107 channel information, 108, 210 communication quality database 108a, 210a storage unit 109 communication quality index 110 frequency channel 200 frequency control system 201 frequency conversion unit 202 ADC 203 symbol rate conversion unit 204 interference signal extraction unit 205 interference information storage memory, 206 interference map generator, 220 antenna;

Claims (7)

入力された干渉マップを高解像度化して高解像度干渉マップを生成する高解像度化処理部と、
前記高解像度干渉マップに基づいて干渉種別を推定し、前記高解像度干渉マップにおいて干渉と推定される時間および周波数の信号の干渉の種別を示す干渉種別情報を生成する干渉種別推定部と、
前記高解像度干渉マップおよび前記干渉種別情報に基づいて、通信に使用する周波数チャネルを決定する周波数制御部と、
を備え
前記高解像度化処理部は、機械学習モデルによる超解像によって前記干渉マップを高解像度化して前記高解像度干渉マップを生成する際において、学習用データとしての高解像度干渉マップを用いて前記干渉マップの生成方法に基づく処理を行うことによって低解像度干渉マップを生成し、生成した前記低解像度干渉マップを機械学習モデルの入力とし、前記低解像度干渉マップの生成のために使用した前記学習用データとしての高解像度干渉マップをラベルとして、機械学習モデルの出力とラベルとによって計算される誤差関数を最小化するように学習する、
ことを特徴とする周波数制御装置。
a resolution enhancement processing unit that enhances the resolution of an input interference map to generate a high resolution interference map;
an interference type estimation unit that estimates an interference type based on the high-resolution interference map and generates interference type information that indicates the type of interference of the time and frequency signals that are estimated to be interference in the high-resolution interference map;
a frequency control unit that determines a frequency channel to be used for communication based on the high-resolution interference map and the interference type information;
with
The high-resolution processing unit uses the high-resolution interference map as learning data when generating the high-resolution interference map by increasing the resolution of the interference map by super-resolution using a machine learning model. A low-resolution interference map is generated by performing processing based on the generation method of, the generated low-resolution interference map is used as an input for a machine learning model, and the learning data used to generate the low-resolution interference map with the high-resolution interference map of
A frequency control device characterized by:
前記周波数制御部は、前記高解像度干渉マップおよび前記干渉種別情報に基づいて、各チャネルで受けている干渉の状況を示すチャネル情報を生成し、前記チャネル情報に基づいて、通信に使用する前記周波数チャネルとして許容される通信品質を示す通信品質指標を取得し、前記通信品質指標に基づいて使用する前記周波数チャネルを決定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の周波数制御装置。
The frequency control unit generates channel information indicating the status of interference received in each channel based on the high-resolution interference map and the interference type information, and based on the channel information, the frequency used for communication Obtaining a communication quality indicator that indicates communication quality allowed as a channel, and determining the frequency channel to be used based on the communication quality indicator;
2. The frequency control device according to claim 1, wherein:
前記チャネル情報に対応する前記通信品質指標が格納された通信品質データベースを記憶する記憶部、
を備え、
前記周波数制御部は、前記チャネル情報に基づいて前記通信品質データベースを検索し、前記通信品質データベースから前記通信品質指標を取得する、
ことを特徴とする請求項に記載の周波数制御装置。
a storage unit that stores a communication quality database that stores the communication quality index corresponding to the channel information;
with
The frequency control unit searches the communication quality database based on the channel information and acquires the communication quality index from the communication quality database.
3. The frequency control device according to claim 2 , wherein:
前記周波数制御部は、干渉のないチャネル、またはチャネルに存在する干渉が規定された時間変動性を有する干渉種別のチャネル、または干渉を受けるサブキャリア数が干渉抑圧可能なチャネルを前記周波数チャネルとして決定する、
ことを特徴とする請求項1からのいずれか1つに記載の周波数制御装置。
The frequency control unit determines, as the frequency channel, an interference-free channel, an interference-type channel in which interference existing in the channel has time variability defined, or a channel in which the number of subcarriers receiving interference can suppress interference. do,
The frequency control device according to any one of claims 1 to 3 , characterized in that:
周波数制御装置を制御するための制御回路であって、
入力された干渉マップを高解像度化して高解像度干渉マップを生成、
前記高解像度干渉マップに基づいて干渉種別を推定し、前記高解像度干渉マップにおいて干渉と推定される時間および周波数の信号の干渉の種別を示す干渉種別情報を生成、
前記高解像度干渉マップおよび前記干渉種別情報に基づいて、通信に使用する周波数チャネルを決定、
前記入力された干渉マップを高解像度化して高解像度干渉マップを生成において、
機械学習モデルによる超解像によって前記干渉マップを高解像度化して前記高解像度干渉マップを生成する際において、学習用データとしての高解像度干渉マップを用いて前記干渉マップの生成方法に基づく処理を行うことによって低解像度干渉マップを生成し、生成した前記低解像度干渉マップを機械学習モデルの入力とし、前記低解像度干渉マップの生成のために使用した前記学習用データとしての高解像度干渉マップをラベルとして、機械学習モデルの出力とラベルとによって計算される誤差関数を最小化するように学習、
を前記周波数制御装置に実施させることを特徴とする制御回路。
A control circuit for controlling a frequency control device,
Generate high-resolution interference map by increasing the resolution of the input interference map,
estimating an interference type based on the high-resolution interference map, and generating interference type information indicating the type of interference of the time and frequency signals estimated as interference in the high-resolution interference map;
determining a frequency channel to be used for communication based on the high-resolution interference map and the interference type information;
In generating a high-resolution interference map by increasing the resolution of the input interference map,
When generating the high-resolution interference map by increasing the resolution of the interference map by super-resolution using a machine learning model, performing processing based on the method of generating the interference map using the high-resolution interference map as learning data. to generate a low-resolution interference map, use the generated low-resolution interference map as an input for a machine learning model, and use the high-resolution interference map as the learning data used to generate the low-resolution interference map as a label. , learned to minimize the error function computed by the output of the machine learning model and the label,
A control circuit that causes the frequency control device to implement:
周波数制御装置を制御するためのプログラムが記憶された記憶媒体であって、
前記プログラムは、
入力された干渉マップを高解像度化して高解像度干渉マップを生成、
前記高解像度干渉マップに基づいて干渉種別を推定し、前記高解像度干渉マップにおいて干渉と推定される時間および周波数の信号の干渉の種別を示す干渉種別情報を生成、
前記高解像度干渉マップおよび前記干渉種別情報に基づいて、通信に使用する周波数チャネルを決定、
前記入力された干渉マップを高解像度化して高解像度干渉マップを生成において、
機械学習モデルによる超解像によって前記干渉マップを高解像度化して前記高解像度干渉マップを生成する際において、学習用データとしての高解像度干渉マップを用いて前記干渉マップの生成方法に基づく処理を行うことによって低解像度干渉マップを生成し、生成した前記低解像度干渉マップを機械学習モデルの入力とし、前記低解像度干渉マップの生成のために使用した前記学習用データとしての高解像度干渉マップをラベルとして、機械学習モデルの出力とラベルとによって計算される誤差関数を最小化するように学習、
を前記周波数制御装置に実施させることを特徴とする記憶媒体。
A storage medium storing a program for controlling a frequency control device,
The program
Generate high-resolution interference map by increasing the resolution of the input interference map,
estimating an interference type based on the high-resolution interference map, and generating interference type information indicating the type of interference of the time and frequency signals estimated as interference in the high-resolution interference map;
determining a frequency channel to be used for communication based on the high-resolution interference map and the interference type information;
In generating a high-resolution interference map by increasing the resolution of the input interference map,
When generating the high-resolution interference map by increasing the resolution of the interference map by super-resolution using a machine learning model, performing processing based on the method of generating the interference map using the high-resolution interference map as learning data. to generate a low-resolution interference map, use the generated low-resolution interference map as an input for a machine learning model, and use the high-resolution interference map as the learning data used to generate the low-resolution interference map as a label. , learned to minimize the error function computed by the output of the machine learning model and the label,
is performed by the frequency control device.
高解像度化処理部が、入力された干渉マップを高解像度化して高解像度干渉マップを生成する第1のステップと、
干渉種別推定部が、前記高解像度干渉マップに基づいて干渉種別を推定し、前記高解像度干渉マップにおいて干渉と推定される時間および周波数の信号の干渉の種別を示す干渉種別情報を生成する第2のステップと、
周波数制御部が、前記高解像度干渉マップおよび前記干渉種別情報に基づいて、通信に使用する周波数チャネルを決定する第3のステップと、
を含み、
前記第1のステップにおいて、前記高解像度化処理部は、機械学習モデルによる超解像によって前記干渉マップを高解像度化して前記高解像度干渉マップを生成する際において、学習用データとしての高解像度干渉マップを用いて前記干渉マップの生成方法に基づく処理を行うことによって低解像度干渉マップを生成し、生成した前記低解像度干渉マップを機械学習モデルの入力とし、前記低解像度干渉マップの生成のために使用した前記学習用データとしての高解像度干渉マップをラベルとして、機械学習モデルの出力とラベルとによって計算される誤差関数を最小化するように学習する、
ことを特徴とする周波数制御方法。
a first step in which the resolution enhancement processing unit performs resolution enhancement on the input interference map to generate a high resolution interference map;
An interference type estimation unit estimates an interference type based on the high-resolution interference map, and generates interference type information indicating the type of interference of the time and frequency signals estimated to be interference in the high-resolution interference map. a step of
a third step in which a frequency control unit determines a frequency channel to be used for communication based on the high-resolution interference map and the interference type information;
including
In the first step, the high-resolution processing unit increases the resolution of the interference map by super-resolution using a machine learning model to generate the high-resolution interference map. A low-resolution interference map is generated by performing processing based on the interference map generation method using the map, and the generated low-resolution interference map is input to a machine learning model for generating the low-resolution interference map. learning to minimize the error function calculated by the output of the machine learning model and the label, using the high-resolution interference map as the learning data used as the label;
A frequency control method characterized by:
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菅原 佑介 他: "畳み込みニューラルネットワークを用いた超解像の並列計算法", 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 116, no. 463, JPN6022028207, 13 February 2017 (2017-02-13), JP, pages 13 - 18, ISSN: 0004894079 *

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