特許 6980487 信号検出装置および信号検出方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6980487

(24)【登録日】2021年11月19日

(45)【発行日】2021年12月15日

(54)【発明の名称】信号検出装置および信号検出方法

(51)【国際特許分類】

   H04J 1/00 20060101AFI20211202BHJP

【ＦＩ】

   H04J1/00

【請求項の数】7

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2017-211529(P2017-211529)

(22)【出願日】2017年11月1日

(65)【公開番号】特開2019-83498(P2019-83498A)

(43)【公開日】2019年5月30日

【審査請求日】2020年9月28日

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２９年度、総務省、「複数周波数帯域の同時利用による周波数利用効率向上技術の研究開発」研究開発委託契約に基づく開発項目「複数無線周波数帯無線フレーム同時伝送技術の開発」委託研究、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願

(73)【特許権者】

【識別番号】501140452

【氏名又は名称】株式会社モバイルテクノ

(74)【代理人】

【識別番号】100121083

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 宏義

(74)【代理人】

【識別番号】100138391

【弁理士】

【氏名又は名称】天田 昌行

(74)【代理人】

【識別番号】100074099

【弁理士】

【氏名又は名称】大菅 義之

(74)【代理人】

【識別番号】100131521

【弁理士】

【氏名又は名称】堀口 忍

(72)【発明者】

【氏名】寺島 裕樹

(72)【発明者】

【氏名】雨澤 泰治

(72)【発明者】

【氏名】周東 雅之

【審査官】 北村 智彦

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００７−０５３５４６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−１４６５８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００８／０２９３３５３（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｈ０４Ｊ １／００

ＩＥＥＥ Ｘｐｌｏｒｅ

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の周波数帯を利用可能な無線通信システムにおいて信号を検出する信号検出装置であって、
前記複数の周波数帯それぞれについて受信波中に信号が存在するか否かに依存して変化する特徴量を算出する特徴量算出部と、
機械学習により、前記複数の周波数帯のうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するときに前記特徴量算出部により算出される複数の特徴量に対して所定の演算を実行することで生成される第１の評価値と、前記複数の周波数帯のいずれにも信号が存在しないときに前記特徴量算出部により算出される複数の特徴量に対して前記所定の演算を実行することで得られる第２の評価値と、を互いに識別する判定基準を生成する判定基準生成部と、
前記特徴量算出部により算出される複数の特徴量に対して前記判定基準生成部により生成される判定基準を適用することにより、前記複数の周波数帯のうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するか否かを判定する判定部と、
を備える信号検出装置。

【請求項2】

前記複数の周波数帯のうちの第１〜第ｎ（ｎは、２以上の自然数）の周波数帯について前記特徴量算出部により算出される特徴量がそれぞれｘ１〜ｘｎで表されるとき、前記判定基準は、ｘ１〜ｘｎ、およびウエイトを含む多項式で表され、
前記判定基準生成部は、
前記第１〜第ｎの周波数帯のうちの少なくとも１つに信号が存在する第１の教師信号が前記信号検出装置に入力されたときに、前記特徴量算出部により算出されるｘ１〜ｘｎを前記多項式に与えることで得られる評価値が所定の閾値以下であれば前記ウエイトの値を更新し、
前記第１〜第ｎの周波数帯のいずれにも信号が存在しない第２の教師信号が前記信号検出装置に入力されたときに、前記特徴量算出部により算出されるｘ１〜ｘｎを前記多項式に与えることで得られる評価値が前記閾値よりも大きければ前記ウエイトの値を更新し、
前記第１の教師信号および前記第２の教師信号が前記信号検出装置に所定回数入力されたときに、前記判定基準として前記ウエイトが更新された多項式を出力し、
前記判定部は、前記第１〜第ｎの周波数帯について前記特徴量算出部によりそれぞれ算出される特徴量を前記判定基準生成部から出力される多項式に与えることで得られる評価値に基づいて、前記第１〜第ｎの周波数帯のうちの少なくとも１つに信号が存在するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の信号検出装置。

【請求項3】

前記複数の周波数帯のうちの第１〜第ｎ（ｎは、２以上の自然数）の周波数帯について前記特徴量算出部により算出される特徴量がそれぞれｘ１〜ｘｎで表されるとき、前記判定基準は、ｘ１〜ｘｎ、およびウエイトを含む多項式で表され、
前記判定基準生成部は、
前記第１〜第２の周波数帯のうちの少なくとも１つに信号が存在する第１の教師信号が前記信号検出装置に入力されたときに、前記特徴量算出部により算出されるｘ１〜ｘｎを前記多項式に与えることで得られる評価値を確率領域に変換した値を使用して前記ウエイトの値を更新し、
前記第１〜第ｎの周波数帯のいずれにも信号が存在しない第２の教師信号が前記信号検出装置に入力されたときに、前記特徴量算出部により算出されるｘ１〜ｘｎを前記多項式に与えることで得られる評価値を確率領域に変換した値を使用して前記ウエイトの値を更新し、
前記第１の教師信号および前記第２の教師信号が前記信号検出装置に所定回数入力されたときに、前記判定基準として前記ウエイトが更新された多項式を出力し、
前記判定部は、前記第１〜第ｎの周波数帯について前記特徴量算出部によりそれぞれ算出される特徴量を前記判定基準生成部から出力される多項式に与えることで得られる評価値に基づいて、前記第１〜第ｎの周波数帯のうちの少なくとも１つに信号が存在するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の信号検出装置。

【請求項4】

送信器から送信される無線フレームは繰返し信号を含み、
前記特徴量算出部は、前記特徴量として、前記繰返し信号を利用して自己相関を計算する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の信号検出装置。

【請求項5】

送信器から送信される無線フレームは既知信号を含み、
前記特徴量算出部は、前記特徴量として、前記既知信号を利用して相互相関を計算する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の信号検出装置。

【請求項6】

前記判定部により前記複数の周波数帯のうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在すると判定されたときに、前記複数の周波数帯のうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するか否かを前記判定部とは異なる方法で判定する第２の判定部、をさらに備え、
前記判定基準生成部は、前記第２の判定部による判定結果に基づいて前記判定基準を更新する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の信号検出装置。

【請求項7】

複数の周波数帯を利用可能な無線通信システムにおいて信号を検出する信号検出方法であって、
前記複数の周波数帯それぞれについて受信波中に信号が存在するか否かに依存して変化する特徴量を算出し、
機械学習により、前記複数の周波数帯のうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するときに算出される複数の特徴量に対して所定の演算を実行することで生成される第１の評価値と、前記複数の周波数帯のいずれにも信号が存在しないときに算出される複数の特徴量に対して前記所定の演算を実行することで得られる第２の評価値と、を互いに識別する判定基準を生成し、
算出される複数の特徴量に対して前記判定基準を適用することにより、前記複数の周波数帯のうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するか否かを判定する、
ことを特徴とする信号検出方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、無線通信システムにおいて信号を検出する装置および方法に係わる。

【背景技術】

【0002】

近年、無線通信の容量を大きくするために、複数の無線周波数帯を同時に利用してデータを伝送する通信方式が検討されている。例えば、920MHz帯、2.4GHz帯、5GHz帯のうちの２つ以上の周波数帯を利用してデータが伝送されることがある。

【0003】

他方、無線通信端末の消費電力を削減するために、信号を受信していない期間に主回路への電力の供給を停止または抑制する構成が実用化されている。この場合、無線通信端末は、消費電力の大きい回路（例えば、復調器、復号器など）を使用することなく、信号の有無を判定する。そして、無線通信端末は、信号を検出すると、主回路を起動してデータ受信を開始する。

【0004】

複数の周波数帯を利用する無線通信システムにおいて信号の有無を判定する場合、無線通信端末に実装される信号検出装置は、例えば、各周波数帯について特徴量を算出し、各特徴量に基づいてそれぞれ信号の有無を判定する。特徴量としては、例えば、受信信号の自己相関値または受信信号と既知信号との相互相関値が使用される。そして、信号検出装置は、各周波数帯についての信号の有無についての判定結果に基づいて、少なくとも１つの周波数帯において信号が存在するか、又は、いずれの周波数帯においても信号が存在しないのかを判定する。具体的には、例えば、各周波数帯の判定結果に対してＯＲ演算を行うＯＲ判定、又は、周波数帯の特徴量の重み付け合成値に対して信号の有無の判定を行う合成判定により信号の有無が判定される。

【0005】

また、複数のチャネルを介して伝送される任意の複数のプリアンブルからの自己相関処理した複数のトレーニング・フィールド（Training Field）を重み付けして合成する技術は、例えば、特許文献１に記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１４−２２２９４５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

上述したＯＲ判定または合成判定では、通信環境によっては、判定精度が低くなる。例えば、複数の周波数帯の受信品質が互いに異なるケースでは、信号の有無についての判定精度が低くなる。

【0008】

具体的には、ＯＲ判定では、信号が存在する周波数帯の数が多くなると、検出率が高くなるが、誤検出率も高くなってしまう。なお、検出率は、信号が実際に存在するときに信号が存在すると判定される確率を表す。誤検出率は、実際には信号が存在しないにもかかわらず信号が存在すると判定される確率を表す。一方、合成判定では、１つ以上の周波数帯で検出率が低くなると、合成された検出率も低くなってしまう。

【0009】

本発明の１つの側面に係わる目的は、複数の周波数帯を利用する無線通信システムにおいて、信号の有無を精度よく判定する装置および方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明の１つの態様の信号検出装置は、複数の周波数帯を利用可能な無線通信システムにおいて信号を検出する信号検出装置であって、前記複数の周波数帯それぞれについて受信波中に信号が存在するか否かに依存して変化する特徴量を算出する特徴量算出部と、機械学習により、前記複数の周波数帯のうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するときに前記特徴量算出部により算出される複数の特徴量に対して所定の演算を実行することで生成される第１の評価値と、前記複数の周波数帯のいずれにも信号が存在しないときに前記特徴量算出部により算出される複数の特徴量に対して前記所定の演算を実行することで得られる第２の評価値と、を互いに識別する判定基準を生成する判定基準生成部と、
前記特徴量算出部により算出される複数の特徴量に対して前記判定基準生成部により生成される判定基準を適用することにより、前記複数の周波数帯のうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するか否かを判定する判定部と、を備える。

【発明の効果】

【0011】

上述の態様によれば、複数の周波数帯を利用する無線通信システムにおいて、信号の有無を精度よく判定できる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本発明の実施形態に係わる無線通信システムの一例を示す図である。

【図2】送信回路の一例を示す図である。

【図3】第１の実施形態に係わる信号検出装置の一例を示す図である。

【図4】第１の実施形態に係わる信号検出方法の一例を示すフローチャートである。

【図5】機械学習において使用される特徴量の例を模式的に示す図である。

【図6】判定基準生成部内で特徴量およびウエイトに基づいて評価値を計算する回路の一例を示す図である。

【図7】判定基準を生成する処理の一例を示すフローチャートである。

【図8】信号が存在するか否かを判定する方法の一例を説明する図である。

【図9】判定基準生成部内で特徴量およびウエイトに基づいて評価値を計算する回路の他の例を示す図である。

【図10】信号が存在するか否かを判定する方法の他の例を説明する図である。

【図11】シグモイド関数について説明する図である。

【図12】第２の実施形態に係わる信号検出装置の一例を示す図である。

【図13】第２の実施形態に係わる信号検出方法の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0013】

図１は、本発明の実施形態に係わる無線通信システムの一例を示す。図１に示す無線通信システム１は、特に限定されるものではないが、例えば、無線ＬＡＮシステムである。そして、無線通信システム１は、無線通信装置２、３を含む。各無線通信装置２、３は、例えば、ユーザ端末である。ユーザ端末は、モバイル端末であってもよい。

【0014】

無線通信装置２、３は、複数の周波数帯を利用してデータを伝送できる。具体的には、無線通信装置２、３は、複数の周波数帯を同時に利用してデータを伝送できる。この実施例では、無線通信装置２、３は、920MHz帯、2.4GHz帯、5GHz帯のうちの２つ以上を同時に利用してデータを伝送できる。なお、無線通信装置２、３間の通信品質は、周波数帯ごとに異なる。よって、無線通信装置２、３は、周波数帯ごとに異なる変調方式および異なる符号でデータを伝送してもよい。

【0015】

図２は、送信回路の一例を示す。この送信回路は、図１に示す無線通信装置２、３に実装される。

【0016】

送信回路１０は、図２に示すように、フレーム生成器１１−１〜１１−ｎ、ミキサ１２−１〜１２−ｎを備える。ただし、送信回路１０は、図２に示していない他の回路要素を備えていてもよい。例えば、送信回路１０は、フレーム生成器１１−１〜１１−ｎとミキサ１２−１〜１２−ｎとの間に変調器を備えていてもよい。

【0017】

各フレーム生成器１１−１〜１１−ｎは、入力データを伝送するフレームを生成する。各フレームの先頭には、プリアンブルと呼ばれる既知のビット列が付加される。プリアンブルは、ＳＴＦ（Short Training Field）およびＬＴＦ（Long Training Field）を含む。ＳＴＦおよびＬＴＦは、それぞれ、既知の繰返し信号により構成される。

【0018】

ミキサ１２−１〜１２−ｎは、それぞれ、フレーム生成器１１−１〜１１−ｎの出力信号（あるいは、フレーム生成器１１−１〜１１−ｎの出力信号に基づいて生成される変調信号）にＲＦ発振信号ｆ１〜ｆｎを乗算する。すなわち、出力信号（変調信号）が無線周波数帯にアップコンバートされる。なお、ＲＦ発振信号ｆ１〜ｆｎの周波数は、図１に示す実施例においては、920MHz帯、2.4GHz帯、5GHz帯である。そして、送信回路１０は、アンテナを介して信号を出力する。

【0019】

＜第１の実施形態＞
図３は、本発明の第１の実施形態に係わる信号検出装置の一例を示す。第１の実施形態に係わる信号検出装置３０は、無線通信装置の受信回路内に実装される。すなわち、信号検出装置３０は、例えば、図１に示す無線通信装置２、３に実装される。

【0020】

受信アンテナと信号検出装置３０との間には、図３に示すように、ミキサ２１−１〜２１−ｎが設けられる。ミキサ２１−１〜２１−ｎは、それぞれ、アンテナを介して受信する電波（受信波）にＲＦ発振信号ｆ１〜ｆｎを乗算する。これらのＲＦ発振信号ｆ１〜ｆｎの周波数は、送信回路１０において使用されるＲＦ発振信号ｆ１〜ｆｎの周波数と実質的に同じである。よって、各周波数帯ｆ１〜ｆｎの受信波成分が抽出される。

【0021】

信号検出装置３０は、図３に示すように、特徴量算出部３１−１〜３１−ｎ、判定基準生成部３２、判定部３３を備える。ただし、信号検出装置３０は、図３に示していない他の回路要素を備えていてもよい。

【0022】

特徴量算出部３１−１〜３１−ｎは、それぞれ、対応する受信波成分の特徴量を算出する。すなわち、特徴量算出部３１−１は、周波数帯ｆ１の受信波成分の特徴量を算出する。同様に、特徴量算出部３１−２〜３１−ｎは、それぞれ、周波数帯ｆ２〜ｆｎの受信波成分の特徴量を算出する。そして、特徴量算出部３１−１〜３１−ｎは、算出した特徴量ｘ１〜ｘｎを出力する。

【0023】

特徴量は、受信波の状態を表す。この実施例では、特徴量は、上述したＳＴＦ及び／又はＬＴＦを利用して算出される受信波の自己相関を表す。この場合、各特徴量算出部３１−１〜３１−ｎは、ある時刻の受信波と所定時間経過後の受信波との相関を計算することにより自己相関値を計算する。この結果、フレームが伝送されているとき（すなわち、信号が存在するとき）は、大きな自己相関が得られ、フレームが伝送されていないとき（すなわち、信号が存在しないとき）は、自己相関は小さくなる。

【0024】

或いは、特徴量は、受信波と既知信号との相互相関を表してもよい。この場合、各特徴量算出部３１−１〜３１−ｎは、受信波と既知信号（すなわち、ＳＴＦ及び／又はＬＴＦを表す信号）との相関を計算することにより相互相関値を計算する。この結果、フレームが伝送されているとき（すなわち、信号が存在するとき）は、大きな相互相関が得られ、フレームが伝送されていないとき（すなわち、信号が存在しないとき）は、相互相関は小さくなる。

【0025】

判定基準生成部３２は、特徴量算出部３１−１〜３１−ｎにより生成される特徴量ｘ１〜ｘｎに基づいて、機械学習により判定基準を生成する。具体的には、判定基準生成部３２は、周波数帯ｆ１〜ｆｎのうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在する状態と、周波数帯ｆ１〜ｆｎのいずれにも信号が存在しない状態と、を互いに識別するための判定基準を生成する。機械学習としては、例えば、パーセプトロンまたはロジスティック回帰が使用される。

【0026】

判定部３３は、受信回路に信号が到着しているか否かを判定する。具体的には、判定回路は、特徴量算出部３１−１〜３１−ｎにより算出される複数の特徴量に対して、判定基準生成部３２により生成される判定基準を適用することにより、周波数帯ｆ１〜ｆｎのうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するか否かを判定する。

【0027】

判定部３３による判定結果は、無線通信装置の動作の制御に使用される。例えば、信号を受信していない期間に主回路への電力の供給を停止または抑制する構成においては、無線通信装置は、信号が存在すると判定部３３により判定されたときに主回路を起動する。

【0028】

なお、信号検出装置３０は、例えば、プロセッサエレメントおよびメモリを含むプロセッサシステムで実現される。この場合、プロセッサエレメントは、メモリに格納されているプログラムを実行することにより信号検出装置３０の機能を提供する。すなわち、特徴量算出部３１−１〜３１−ｎ、判定基準生成部３２、判定部３３は、プロセッサシステムがプログラムを実行することにより実現される。ただし、信号検出装置３０の一部は、ハードウェア回路で実現してもよい。

【0029】

図４は、第１の実施形態に係わる信号検出方法の一例を示すフローチャートである。なお、Ｓ１は、無線通信装置が通信を開始する前に実行される。

【0030】

Ｓ１において、判定基準生成部３２は、周波数帯ｆ１〜ｆｎのうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在する状態と、周波数帯ｆ１〜ｆｎのいずれにも信号が存在しない状態と、を互いに識別するための判定基準を生成する。このとき、判定基準生成部３２は、機械学習により判定基準を生成する。そして、生成された判定基準は、判定部３３に与えられる。或いは、生成された判定基準は、判定部３３がアクセス可能なメモリに格納される。なお、判定基準を生成する方法は、後で説明する。

【0031】

Ｓ２〜Ｓ４は、判定基準生成部３２により判定基準が生成された後に、電源がＯＮ状態の無線通信装置において信号検出装置３０により実行される。

【0032】

Ｓ２において、信号検出装置３０には、各周波数帯の受信波が与えられる。すなわち、信号検出装置３０は、各周波数帯の受信波を表す受信波情報を取得する。このとき、特徴量算出部３１−１には、周波数帯ｆ１の受信波を表す受信波情報が与えられる。同様に、特徴量算出部３１−２〜３１−ｎには、それぞれ周波数帯ｆ２〜ｆｎの受信波を表す受信波情報が与えられる。なお、各周波数帯の受信波が信号を含んでいるか否かは、この時点では不明である。

【0033】

Ｓ３において、特徴量算出部３１−１〜３１−ｎは、それぞれ、自分に割り当てられている周波数帯の受信波の特徴量を算出する。すなわち、特徴量算出部３１−１は、周波数帯ｆ１の特徴量を算出する。同様に、特徴量算出部３１−２〜３１−ｎは、それぞれ周波数帯ｆ２〜ｆｎの受信波の特徴量を算出する。特徴量は、上述したように、フレームのプリアンブルに設定されているＳＴＦ及び／又はＬＴＦを利用して自己相関または相互相関を計算することで算出される。

【0034】

Ｓ４において、判定部３３は、Ｓ１において生成された判定基準を用いて信号が存在するか否かを判定する。具体的には、判定部３３は、特徴量算出部３１−１〜３１−ｎにより算出される各周波数帯ｆ１〜ｆｎの特徴量に対して判定基準を適用することにより、周波数帯ｆ１〜ｆｎのうちの少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するか、いずれの周波数帯ｆ１〜ｆｎにも信号が存在しないのか、を判定する。

【0035】

次に、判定基準を生成する方法を詳しく説明する。判定基準は、判定基準生成部３２において機械学習により生成される。ここで、判定基準生成部３２による機械学習では、判定基準モデルが設定される。そして、信号検出装置３０に教師信号が与えられると、この教師信号に対応する特徴量が特徴量算出部３１−１〜３１−ｎにより生成され、判定基準モデルに入力される。判定基準生成部３２は、特徴量が入力されたときに判定基準モデルの状態を表す評価値を計算し、この評価値が与えられた教師信号に対応する目標値に近づくように判定基準モデルを更新する。

【0036】

機械学習においては、判定基準生成部３２は、上述の更新処理を繰り返し実行することにより、適正な判定基準を生成する。なお、この実施例では、機械学習としてパーセプトロンが使用される。

【0037】

図５は、機械学習において使用される特徴量の例を模式的に示す。この例では、２つの周波数帯ｆ１、ｆ２が使用される。この場合、信号検出装置３０に教師信号が与えられたときに、特徴量算出部３１−１、３１−２により特徴量ｘ１、ｘ２が生成される。なお、横軸は、周波数帯ｆ１の特徴量ｘ１を表し、縦軸は、周波数帯ｆ２の特徴量ｘ２を表す。また、図５において、特徴量ｘ１、ｘ２は正規化されている。

【0038】

×印は、教師信号００が与えられたときの特徴量ｘ１、ｘ２の分布を表す。教師信号００は、周波数帯ｆ１、ｆ２の双方において信号が存在しない状態に相当する。このケースでは、特徴量ｘ１が0.5以下であり、且つ、特徴量ｘ２も0.5以下である確率が高い。

【0039】

△印は、教師信号１０が与えられたときの特徴量ｘ１、ｘ２の分布を表す。教師信号１０は、周波数帯ｆ１に信号が存在するが、周波数帯ｆ２には信号が存在しない状態に相当する。このケースでは、特徴量ｘ１が0.5〜1.0であり、且つ、特徴量ｘ２が0.5以下である確率が高い。

【0040】

□印は、教師信号０１が与えられたときの特徴量ｘ１、ｘ２の分布を表す。教師信号０１は、周波数帯ｆ１に信号が存在しないが、周波数帯ｆ２には信号が存在する状態に相当する。このケースでは、特徴量ｘ１が0.5以下であり、且つ、特徴量ｘ２が0.5〜1.0である確率が高い。

【0041】

○印は、教師信号１１が与えられたときの特徴量ｘ１、ｘ２の分布を表す。教師信号１１は、周波数帯ｆ１、ｆ２の双方において信号が存在する状態に相当する。このケースでは、特徴量ｘ１が0.5〜1.0であり、且つ、特徴量ｘ２も0.5〜1.0である確率が高い。

【0042】

図６は、判定基準生成部３２内で特徴量およびウエイトに基づいて評価値を計算する回路の一例を示す。なお、この回路は、例えば、プロセッサを用いた演算により実現される。

【0043】

この例では、周波数帯ｆ１、ｆ２が使用されるものとする。すなわち、信号検出装置３０に教師信号が与えられると、特徴量算出部３１−１、３１−２により特徴量ｘ１、ｘ２が生成される。この場合、判定基準モデルは、（１）式で表される。
ｕ＝z0*w0+z1*w1+z2*w2・・・(1)
評価値ｕは、判定基準モデルの出力を表す。ｗ０〜ｗ２は、ウエイトを表す。ｚ０〜ｚ２は、特徴量の入力パターンを表し、特徴量に基づいて算出される。

【0044】

本実施形態においては、ｚ０＝１、ｚ１＝ｘ１、ｚ２＝ｘ２となる。この場合、上述の（１）式は、
ｕ＝1*w0+x1*w1+x2*w2・・・(1)´
で表される。

【0045】

したがって、特徴量およびウエイトに基づいて評価値を計算する回路は、図６に示すように、乗算器４０〜４２、総和器４３を備える。乗算器４０は、「１」にウエイトｗ０を乗算する。乗算器４１は、特徴量ｘ１にウエイトｗ１を乗算する。乗算器４２は、特徴量ｘ２にウエイトｗ２を乗算する。そして、総和器４３は、ウエイトｗ０、ウエイトｗ１が乗算された特徴量ｘ１、ウエイトｗ２が乗算された特徴量ｘ２の和を出力する。

【0046】

図７は、判定基準を生成する処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、図４に示すＳ１に相当する。なお、このフローチャートの開始時に、Ｓ１１において、判定基準生成部３２は、変数ｉ、ｊを初期化する。図５〜図６に示す例では、変数ｉは、教師信号のインデックスを示す。変数ｊは、機械学習の実行回数をカウントする。

【0047】

Ｓ１２において、信号検出装置３０に教師信号ｉが与えられる。教師信号ｉは、例えば、不図示の教師信号生成器により生成される。この場合、教師信号生成器は、図２に示す送信回路と同等の機能を備え、所望の周波数帯（ここでは、ｆ１、ｆ２）を利用して上述したプリアンブルを含むフレームを送信できる。なお、上述した教師信号００は、教師信号生成器が信号を送信しない状態に相当する。教師信号１０は、教師信号生成器が周波数帯ｆ１を利用して信号を送信することで実現される。教師信号０１は、教師信号生成器が周波数帯ｆ２を利用して信号を送信することで実現される。教師信号１１は、教師信号生成器が周波数帯ｆ１およびｆ２を利用してそれぞれ信号を送信することで実現される。

【0048】

Ｓ１３において、特徴量算出部３１−１〜３１−ｎは、信号検出装置３０に教師信号ｉが与えられたときの特徴量ｘ１〜ｘｎを算出する。Ｓ１４において、判定基準生成部３２は、算出された特徴量ｘ１〜ｘｎを判定基準モデルに入力することにより、評価値ｕを算出する。すなわち、与えられた教師信号ｉに対応する評価値ｕが算出される。

【0049】

Ｓ１５において、判定基準生成部３２は、教師信号ｉに対して算出した評価値ｕが正しいか否かを判定する。具体的には、周波数帯ｆ１〜ｆｎのうちの１つ以上の周波数帯に信号が存在する状態を表す教師信号が与えられたときには、判定基準生成部３２は、以下の判定を行う。
ｕ＞０：正しい
ｕ≦０：誤り
一方、周波数帯ｆ１〜ｆｎのいずれの周波数帯にも信号が存在しない状態を表す教師信号が与えられたときには、判定基準生成部３２は、以下の判定を行う。
ｕ＞０：誤り
ｕ≦０：正しい

【0050】

図５〜図６に示す例では、教師信号０１、１０、または１１が与えられたときには、評価値ｕがゼロよりも大きければ「正しい」と判定され、評価値ｕがゼロ以下であれば「誤り」と判定される。一方、教師信号００が与えられたときには、評価値ｕがゼロよりも大きければ「誤り」と判定され、評価値ｕがゼロ以下であれば「正しい」と判定される。

【0051】

教師信号ｉに対して算出した評価値ｕが正しいときは、判定基準生成部３２の処理はＳ１７に進む。一方、教師信号ｉに対して算出した評価値ｕが誤りであったときは、判定基準生成部３２は、Ｓ１６において、ウエイトｗを更新する。ウエイトｗは、例えば（２）式で更新される。
ｗ＝ｗ＋ρｔｚ・・・(2)
ｗは、ウエイトｗ０〜ｗｎを要素とするベクトルを表す。ｚは、特徴量の入力パターンｚ０〜ｚｎを要素とするベクトルを表す。ρは、ステップサイズを表す。ｔは、信号が存在するときは「＋１」を表し、信号が存在しないときは「−１」を表す。

【0052】

よって、例えば、「信号が存在する」を表す教師信号が与えられたときに、評価値ｕが負の値となり、Ｓ１５で「誤り」と判定されたときは、判定基準生成部３２は、ウエイトｗ０〜ｗｎを大きくする。また、「信号が存在しない」を表す教師信号が与えられたときに、評価値ｕが正の値となり、Ｓ１５で「誤り」と判定されたときは、判定基準生成部３２は、ウエイトｗ０〜ｗｎを小さくする。

【0053】

Ｓ１７において、判定基準生成部３２は、変数ｉが最大値に達したか判定する。最大値は、教師信号の個数を表す。教師信号の個数は任意に設定される。例えば教師信号の個数をＭ個に設定した場合には、変数ｉの最大値は「Ｍ」である。この場合、更新処理は「Ｍ×Ｎ」回実行される。なお、無線通信システム１がＱ個の周波数帯を使用できる場合、教師信号のタイプの数は、２^Ｑで表される。本実施形態においては、周波数帯は２つであるため、教師信号のタイプは、教師信号００、１０、０１、１１の４つとなる。

【0054】

変数ｉが最大値に達していなければ、Ｓ１８において変数ｉがインクリメントされた後、信号検出装置３０の処理はＳ１２に戻る。すなわち、信号検出装置３０は、各教師信号に対してＳ１２〜Ｓ１６の処理を実行する。

【0055】

変数ｉが最大値に達していれば、判定基準生成部３２は、Ｓ１９において、変数ｊがＮに達したか判定する。Ｎは、機械学習の実行回数の最大値を表す。そして、変数ｊが最大値に達していなければ、Ｓ２０において変数ｊがインクリメントされ、Ｓ２１において変数ｉが初期化された後、信号検出装置３０の処理はＳ１２に戻る。すなわち、信号検出装置３０は、各教師信号に対してＳ１２〜Ｓ１６の処理をＮ回ずつ実行する。

【0056】

各教師信号に対してＳ１２〜Ｓ１６の処理がＮ回ずつ実行され、図７に示すフローチャートの処理が終了すると、ウエイトｗ０〜ｗｎが決定される。そして、判定基準生成部３２は、決定したウエイトｗ０〜ｗｎを判定基準モデルに与えることにより判定基準を生成する。この後、信号検出装置３０は、生成した判定基準を用いて信号が存在するか否かを判定する。

【0057】

図８は、信号が存在するか否かを判定する方法の一例を説明する図である。なお、この実施例でも、周波数帯ｆ１、ｆ２が使用されるものとする。また、横軸および縦軸は、それぞれ、周波数帯ｆ１の特徴量ｘ１および周波数帯ｆ２の特徴量ｘ２を表す。

【0058】

領域００は、周波数帯ｆ１、ｆ２の双方に信号が存在しないときに特徴量ｘ１、ｘ２が得られる確率の高い領域を表す。領域１０は、周波数帯ｆ１に信号が存在し、且つ、周波数帯ｆ２に信号が存在しないときに特徴量ｘ１、ｘ２が得られる確率の高い領域を表す。領域０１は、周波数帯ｆ１に信号が存在せず、且つ、周波数帯ｆ２に信号が存在するときに特徴量ｘ１、ｘ２が得られる確率の高い領域を表す。領域１１は、周波数帯ｆ１、ｆ２の双方に信号が存在するときに特徴量ｘ１、ｘ２が得られる確率の高い領域を表す。

【0059】

即ち、少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するときは、特徴量ｘ１、ｘ２は、領域１０、領域０１、または領域１１において検出される確率が高い。一方、いずれの周波数帯にも信号が存在しないときは、特徴量ｘ１、ｘ２は、領域００内で検出される確率が高い。換言すれば、領域１０、０１、１１内で特徴量ｘ１、ｘ２が検出されるときは、少なくとも１つの周波数帯に信号が存在する確率が高い。一方、領域００内で特徴量ｘ１、ｘ２が検出されるときは、いずれの周波数帯にも信号が存在しない確率が高い。

【0060】

ここで、判定基準は、機械学習により、少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するときの特徴量に対して所定の演算を実行することで生成される評価値と、いずれの周波数帯にも信号が存在しないときの特徴量に対して所定の演算を実行することで得られる評価値と、を互いに識別するように生成されている。上述の例では、判定基準は、少なくとも１つの周波数帯に信号が存在するときの評価値ｕがゼロよりも大きくなり、いずれの周波数帯にも信号が存在しないときの評価値がゼロ以下となるように生成されている。

【0061】

したがって、判定基準は、図８において破線で示すように、領域１０、０１、１１と領域００とを識別するように設定される。この例では、判定基準は（１）または（１）´式で表される。ここで、この判定基準は、ｘ１、ｘ２についての１次の多項式である。したがって、判定基準は、直線で表される。なお、機械学習によるウエイトの更新は、図８に示す判定基準を表す直線の傾きおよび／または切片（ｘ１切片、ｘ２切片）を調整する処理に相当する。

【0062】

信号検出装置３０は、上述の判定基準を利用して、信号が存在するか否かを判定する。即ち、判定部３３は、特徴量算出部３１−１〜３１−ｎにより生成される特徴量ｘ１〜ｘｎに判定基準を適用することで、信号が存在するか否かを判定する。具体的には、判定部３３は、特徴量算出部３１−１〜３１−２により生成される特徴量ｘ１〜ｘ２を判定基準に与えることで評価値ｕを算出する。そして、判定部３３は、評価値ｕがゼロよりも大きければ少なくとも１つの周波数帯に信号が存在すると判定し、評価値ｕがゼロ以下であればいずれの周波数帯にも信号が存在しないと判定する。

【0063】

このように、第１の実施形態では、機械学習により判定基準が生成され、その判定基準を利用して信号の有無が判定される。したがって、通信開始前に適切な機械学習で判定準を生成しておけば、信号の有無の判定精度が高くなる。

【0064】

図９は、判定基準生成部３２内で特徴量およびウエイトに基づいて評価値を計算する回路の他の例を示す。この回路も、例えば、プロセッサを用いた演算により実現される。

【0065】

この例でも、周波数帯ｆ１、ｆ２が使用されるものとする。すなわち、信号検出装置３０に教師信号が与えられると、特徴量算出部３１−１、３１−２により特徴量ｘ１、ｘ２が生成される。この場合、判定基準モデルは、（３）式で表される。
ｕ＝z0*w0+z1*w1+z2*w2+z3*w3+z4*w4+z5*w5・・・(3)
評価値ｕは、判定基準モデルの出力を表す。ｗ０〜ｗ５は、ウエイトを表す。ｚ０〜ｚ５は、特徴量の入力パターンを表し、特徴量に基づいて算出される。
本実施形態においては、ｚ０＝１、ｚ１＝ｘ１、ｚ２＝ｘ２、ｚ３＝（ｘ１）^２、ｚ４＝（ｘ２）^２、ｚ５＝ｘ１*ｘ２となる。したがって、上述の（３）式は、
ｕ＝1*w0+x1*w1+x2*w2+(x1)²*w3+(x2)²*w4+x1*x2*w5・・・(3)´
で表される。

【0066】

判定基準を生成する回路は、図９に示すように、乗算器５０〜５８、総和器５９を備える。乗算器５０は、「１」にウエイトｗ０を乗算する。乗算器５１は、特徴量ｘ１にウエイトｗ１を乗算する。乗算器５２は、特徴量ｘ２にウエイトｗ２を乗算する。乗算器５３は、特徴量ｘ１を二乗する。乗算器５４は、乗算器５３の出力信号にウエイトｗ３を乗算する。乗算器５５は、特徴量ｘ２を二乗する。乗算器５６は、乗算器５５の出力信号にウエイトｗ４を乗算する。乗算器５７は、特徴量ｘ１に特徴量ｘ２を乗算する。乗算器５８は、乗算器５７の出力信号にウエイトｗ５を乗算する。そして、総和器５９は、ウエイトｗ０、ウエイトｗ１が乗算された特徴量ｘ１、ウエイトｗ２が乗算された特徴量ｘ２、ウエイトｗ３が乗算された特徴量ｘ１の二乗、ウエイトｗ４が乗算された特徴量ｘ２の二乗、特徴量ｘ１と特徴量ｘ２とウエイトｗ５との積の和を計算する。

【0067】

判定基準生成部３２は、図７に示すフローチャートでウエイトｗ０〜ｗ５を決定する。そして、（３）または（３）´式で表される判定基準モデルに決定したウエイトｗ０〜ｗ５を与えることにより判定基準が生成される。

【0068】

判定部３３は、判定基準生成部３２により生成された判定基準を用いて信号が存在するか否かを判定する。但し、この判定基準は、ｘ１、ｘ２についての２次の多項式である。したがって、判定基準は、２次曲線で表される。

【0069】

図１０は、（３）または（３）´式で表される判定基準を利用して信号が存在するか否かを判定する方法の一例を説明する図である。横軸および縦軸は、それぞれ、周波数帯ｆ１の特徴量ｘ１および周波数帯ｆ２の特徴量ｘ２を表す。このケースでは、周波数帯ｆ１、ｆ２のいずれにも信号が存在しないときには、特徴量ｘ１、ｘ２は、判定基準を表す破線の内側（又は、左下側）に現れる確率が高い。すなわち、周波数帯ｆ１、ｆ２のいずれにも信号が存在しないときには、特徴量ｘ１、ｘ２に基づいて算出される評価値ｕがゼロよりも小さくなり、「信号が存在しない」と判定される。一方、周波数帯ｆ１、ｆ２の少なくとも一方に信号が存在するときには、特徴量ｘ１、ｘ２は、判定基準を表す破線の外側に現れる確率が高い。すなわち、周波数帯ｆ１、ｆ２の少なくとも一方に信号が存在するときには、特徴量ｘ１、ｘ２に基づいて算出される評価値ｕがゼロよりも大きくなり、「信号が存在する」と判定される。

【0070】

なお、信号が存在しないときに信号が「信号が存在する」と判定されるケース（即ち、誤検出）は、判定基準を表す曲線の外側に領域００がはみ出す状態に相当する。また、信号が存在するときに信号が「信号が存在しない」と判定されるケース（即ち、検出漏れ）は、判定基準を表す曲線の内側に領域１０、０１、１１がはみ出す状態に相当する。よって、図８および図１０から明らかなように、（１）または（１）´式で表されるモデルを使用するケースと比較して、（３）または（３）´式で表されるモデルを使用するケースにおいて信号の誤検出および検出漏れが改善する。

【0071】

なお、上述の実施例では、パーセプトロンを利用して信号の有無が判定されるが、本発明はこの方法に限定されるものではない。例えば、信号検出装置３０は、ロジスティック回帰を利用して信号の有無を判定してもよい。この場合、（４）式で表されるシグモイド関数を利用して確率領域[0.0〜1.0]において信号の有無を判定する。

【0072】

【数1】

【0073】

（４）式において、ｕは、パーセプトロンで算出される評価値を表す。よって、シグモイド関数の出力は、図１１に示す特性を有する。信号検出装置３０は、σ(u)が0.5よりも大きいときは「信号が存在する」と判定し、σ(u)が0.5以下であるときは「信号が存在しない」と判定する。

【0074】

判定基準生成部３２は、図７に示すフローチャートを利用して判定基準を生成する。ただし、ロジスティック回帰を利用する方法では、教師信号に対してシグモイド関数の出力値が正解であっても不正解であっても、ウエイトは更新される。ウエイトは、（５）式で更新される。
ｗ＝ｗ−ρ(σ(u)−ｔ)ｚ・・・(5)
ｗは、ウエイトｗ０〜ｗｎを要素とするベクトルを表す。ｚは、特徴量の入力パターンｚ０〜ｚｎを要素とするベクトルを表す。ρは、ステップサイズを表す。ｔは、信号が存在するときは「＋１」を表し、信号が存在しないときは「ゼロ」を表す。

【0075】

＜第２の実施形態＞
第１の実施形態では、信号検出装置３０は、初期設定において機械学習で生成した判定基準を利用して信号の有無を判定する。これに対して、第２の実施形態では、初期設定において生成した判定基準は、無線通信装置の通信中に更新される。

【0076】

図１２は、第２の実施形態に係わる信号検出装置の一例を示す。第２の実施形態の信号検出装置６０は、第１の実施形態の信号検出装置３０と同様に、無線通信装置の受信回路内に実装される。そして、信号検出装置６０は、図１２に示すように、特徴量算出部６１−１〜６１−ｎ、判定基準生成部６２、一次判定部６３、スイッチ６４、二次判定部６５−１〜６５−ｎを備える。ただし、信号検出装置６０は、図１２に示していない他の回路要素を備えていてもよい。

【0077】

特徴量算出部６１−１〜６１−ｎは、第１の実施形態の特徴量算出部３１−１〜３１−ｎと同様に、周波数帯ｆ１〜ｆｎについて特徴量ｘ１〜ｘｎを算出する。判定基準生成部６２は、第１の実施形態の判定基準生成部３２と同様に、判定基準を生成する。ただし、判定基準生成部６２は、二次判定部６５−１〜６５−ｎの判定結果に応じて判定基準を更新する機能を有する。一次判定部６３は、第１の実施形態の判定部３３と同様に、特徴量ｘ１〜ｘｎに対して判定基準を適用することにより、周波数帯ｆ１〜ｆｎのうちの少なくとも１つに信号が存在するのか、或いは、周波数帯ｆ１〜ｆｎのいずれにも信号が存在しないのかを判定する。

【0078】

スイッチ６４は、一次判定部６３において「信号が存在する」と判定されたときに、無線通信装置の受信波を二次判定部６５−１〜６５−ｎに導く。このとき、周波数帯ｆ１〜ｆｎの受信波がそれぞれ二次判定部６５−１〜６５−ｎに導かれる。なお、一次判定部６３において「信号が存在しない」と判定されたときには、スイッチ６４は、受信波を二次判定部６５−１〜６５−ｎに導かないようにしてもよい。

【0079】

二次判定部６５−１〜６５−ｎは、周波数帯ｆ１〜ｆｎに信号が存在するか否かを判定する。ただし、二次判定部６５−１〜６５−ｎは、一次判定部６３とは異なる方法で信号の有無を判定する。

【0080】

例えば、図２に示す送信回路１０から送信されるフレームにＣＲＣ（Cyclic Redundancy Check）が付加されているときは、二次判定部６５（６５−１〜６５−ｎ）は、受信信号を復調してＣＲＣ判定を行う。この場合、二次判定部６５は、ＣＲＣ判定が成功したときは信号が存在すると判定し、ＣＲＣ判定が失敗したときは信号が存在しないと判定する。或いは、無線ＬＡＮシステムにおいては、二次判定部６５は、SIGNALフィールドの復号結果に基づいて信号の有無を判定してもよい。この場合、二次判定部６５は、復号が成功したときに信号が存在すると判定し、復号が失敗したときに信号が存在しないと判定してもよい。

【0081】

二次判定部６５−１〜６５−ｎは、判定結果を判定基準生成部６２に送信する。したがって、判定基準生成部６２は、各周波数帯に信号が存在するか否かを表す判定結果を受信する。そうすると、判定基準生成部６２は、二次判定部６５−１〜６５−ｎから受信する判定結果を利用して判定基準を更新する。このとき、判定基準生成部６２は、図７または図１１を参照しながら説明した手順で判定基準を更新する。このとき、二次判定部６５−１〜６５−ｎから受信する判定結果は、教師信号として使用される。

【0082】

図１３は、第２の実施形態に係わる信号検出方法の一例を示すフローチャートである。Ｓ３１〜Ｓ３３は、図４に示すフローチャートのＳ１〜Ｓ３と実質的に同じである。すなわち、信号検出装置６０は、無線通信装置が通信を開始する前に判定基準を生成する。そして、無線通信装置が通信を開始すると、信号検出装置６０は、各周波数帯の受信波の特徴量を算出する。

【0083】

Ｓ３４〜Ｓ３５において、一次判定部６３は、判定基準を利用して信号の有無を判定する。このとき、一次判定部６３は、いずれか１つ以上の周波数帯に信号が存在するのか、或いは、いずれの周波数帯にも信号が存在しないのかを判定する。そして、いずれの周波数帯にも信号が存在しないと判定されたときは（Ｓ３５：Ｎｏ）、信号検出装置６０の処理がＳ３２に戻る。

【0084】

いずれか１つ以上の周波数帯に信号が存在すると判定されたときは（Ｓ３５：Ｙｅｓ）、信号検出装置６０は、Ｓ３６において、二次判定を実行する。このとき、無線通信装置内の主回路（例えば、復調回路、復号回路など）が起動される。また、スイッチ６４は、各周波数帯の受信波を二次判定部６５−１〜６５−ｎに導く。そして、二次判定部６５−１〜６５−ｎは、それぞれ対応する周波数帯に信号が存在するか否かを判定する。これらの判定結果は、判定基準生成部６２に送信される。

【0085】

Ｓ３７において、判定基準生成部６２は、二次判定部６５−１〜６５−ｎから受信する判定結果に基づいて判定基準を更新する。以降、信号検出装置６０は、Ｓ３２〜Ｓ３７の処理を繰り返し実行しながら信号の有無を検出する。

【0086】

このように、第２の実施形態では、信号検出装置６０の初期設定において生成された判定基準は、通信動作中に更新される。したがって、信号検出の精度がさらに向上する。

【符号の説明】

【0087】

１ 無線通信システム
２、３ 無線通信装置
３０ 信号検出装置
３１−１〜３１−ｎ 特徴量算出部
３２ 判定基準生成部
３３ 判定部
６０ 信号検出装置
６１−１〜６１−ｎ 特徴量算出部
６２ 判定基準生成部
６３ 一次判定部
６４ スイッチ
６５−１〜６５−ｎ 二次判定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】