[go: up one dir, main page]

WO2013031835A1 - 無線通信装置および無線通信方法 - Google Patents

無線通信装置および無線通信方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2013031835A1
WO2013031835A1 PCT/JP2012/071847 JP2012071847W WO2013031835A1 WO 2013031835 A1 WO2013031835 A1 WO 2013031835A1 JP 2012071847 W JP2012071847 W JP 2012071847W WO 2013031835 A1 WO2013031835 A1 WO 2013031835A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
communication
wireless communication
parameter
parameters
history information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2012/071847
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
オヌル アルトゥンタシュ
亮吉 大西
満洋 西堀
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Toyota InfoTechnology Center Co Ltd
Original Assignee
Toyota Motor Corp
Toyota InfoTechnology Center Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from JP2011187753A external-priority patent/JP5477350B2/ja
Priority claimed from JP2012078924A external-priority patent/JP5482822B2/ja
Application filed by Toyota Motor Corp, Toyota InfoTechnology Center Co Ltd filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to EP12827161.6A priority Critical patent/EP2753118B1/en
Priority to CN201280042156.5A priority patent/CN103875281B/zh
Priority to US14/241,787 priority patent/US9986422B2/en
Priority to SG11201400274UA priority patent/SG11201400274UA/en
Priority to BR112014004719-7A priority patent/BR112014004719B1/pt
Publication of WO2013031835A1 publication Critical patent/WO2013031835A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Priority to US15/965,258 priority patent/US10257695B2/en
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/46—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for vehicle-to-vehicle communication [V2V]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/14—Spectrum sharing arrangements between different networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/003—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management locating network equipment
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/006—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management with additional information processing, e.g. for direction or speed determination
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W74/00—Wireless channel access
    • H04W74/002—Transmission of channel access control information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W8/00—Network data management
    • H04W8/005—Discovery of network devices, e.g. terminals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00—Network topologies
    • H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks

Definitions

  • 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.
  • 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.
  • the wireless communication device 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 according to the present invention provides a peripheral situation of the first wireless communication device when the first and second wireless communication devices communicate with each other using predetermined communication parameters, and the communication parameters.
  • a learning database that associates and stores 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, and the learning database. Then, communication parameter determining means for determining appropriate communication parameter candidates in the surrounding situation of the own device, and wireless communication means for performing communication using the communication parameter determined by the communication parameter determining means.
  • the learning database stores the peripheral state of the transmission source wireless communication device (first wireless communication device), 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.
  • communication performance can be derived from the surrounding situation of the transmission source and communication parameters. That is, if the surrounding situation of the transmission source is known, it is possible to determine a communication parameter that can improve the communication performance.
  • the communication parameter determining means determines an appropriate communication parameter candidate in the surrounding situation of the own device, and determines a communication parameter to be used for communication from these candidates based on requirements required for communication. It is preferable to do.
  • the communication parameter may be one or a plurality of parameters for each of the transport layer, the network layer, the data link layer, and the 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.
  • a communication connection form, a routing method, a routing metric, and the like can be given.
  • contention window value, selection of MAC system (CSMA, TDMA, FDMA, etc.) and the like can be mentioned.
  • modulation coding scheme MIMO scheme, bandwidth, use frequency, transmission rate, transmission power, etc.
  • 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.
  • 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.
  • the wireless communication device can be an in-vehicle wireless communication device mounted on a vehicle.
  • 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.
  • 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. In addition to the above information, various information such as distance to surrounding vehicles and obstacles, presence or absence of rain, brightness, remaining amount of fuel or battery is used as sensor information to determine the surrounding situation. be able to.
  • history information storage means for storing communication parameters and communication performance of communication performed by the wireless communication means and current peripheral conditions in association with each other as history information
  • history information storage means It is preferable to further include history information transmitting means for transmitting the history information stored in the server device to the server device.
  • history information storage means for storing communication parameters and communication performance of communication performed by the wireless communication means and current peripheral conditions in association with each other as history information
  • the apparatus further comprises history information transmitting means for transmitting the history information stored in the server apparatus to the server apparatus and history information communication means for receiving the history information stored in the server apparatus.
  • 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.
  • appropriate communication parameters can be determined with high accuracy.
  • the wireless communication device further includes a communication partner peripheral state acquisition unit that acquires a peripheral state from the wireless communication device of the communication partner
  • the learning database further includes the second wireless communication device. It is preferable that the peripheral state is stored in association with the communication performance in the communication, and the communication parameter determination unit determines an appropriate communication parameter in the peripheral state of the device and the communication partner with reference to the learning database.
  • the “communication partner” wireless communication device from which the peripheral situation should be acquired is not necessarily a single wireless communication device.
  • 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.
  • the wireless communication apparatus determines a surrounding situation (context) from sensor information, selects an appropriate communication parameter corresponding to the context, and performs communication.
  • a surrounding situation context
  • an in-vehicle wireless communication device mounted on a vehicle will be described as an example.
  • 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.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a functional configuration of a wireless communication apparatus according to the present embodiment.
  • the wireless communication device 1 includes a plurality of sensors 2, a sensor information collection unit 3, a map information storage unit 4, a history database 5, a context determination unit 6, a communication parameter candidate determination unit 7, an application program 8, a communication control unit 9, and wireless communication Unit 10, history data transmission / reception unit 11, and other vehicle information collection unit 12.
  • Each functional unit such as the sensor information collection unit 3, the context determination unit 6, the communication parameter candidate determination unit 7, and the communication control unit 9 can be implemented as, for example, an FPGA (Field Programmable Gate Array). You may mount as Application Specified Integrated Circuit) or MPU (Micro Processor Unit). In this way, each functional unit may be realized only by hardware, or each functional unit is realized by a processor (computer) executing a computer-readable program stored in a non-temporary storage device. May be.
  • the sensor 2 is a sensor for collecting information about the vehicle itself on which the wireless communication device 1 is mounted and the environment in which the vehicle is placed.
  • Examples of the sensor 2 include a GPS (Global Positioning System) device, a speed sensor, an acceleration sensor, a steering angle sensor, a brake sensor, a millimeter wave radar, a laser radar, an ultrasonic sensor, an external camera, an infrared camera, a rain detection sensor, Lightness sensors, fuel / battery level sensors, etc. are included.
  • the current position (latitude, longitude, altitude) of the vehicle can be understood by the GPS device, and the nature of the current location (by city, suburb, or rural area, or by expressway, national road, or general road) when combined with map information ).
  • 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.
  • the senor 2 can include wireless communication means.
  • various types of information transmitted from a roadside machine for example, information on traffic jams or information on weather may be received.
  • the roadside device acquires the traffic volume (number of vehicles), the average moving speed, and the like with a camera, a vehicle speed sensor, and the like, and notifies the vehicle wirelessly.
  • the wireless communication means of the wireless communication device 1 may receive this communication to grasp the number of vehicles existing around. it can.
  • the sensor information collection unit 3 collects sensor information from the plurality of sensors 2 and transmits it to the context determination unit 6.
  • the sensor information collected by the sensor information collecting unit 3 is broadcast to surrounding vehicles by inter-vehicle communication. This broadcast can be made periodically (eg, once every 100 milliseconds).
  • the other vehicle information collection unit 12 receives sensor information transmitted from another vehicle and transmits it to the context determination unit 6. As described above, the sensor information collected by each vehicle is broadcast and received by surrounding vehicles, so that each vehicle can acquire the sensor information measured by the surrounding vehicles.
  • the term “sensor information” is used to mean “combination of a plurality of sensor information”. 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.
  • the map information storage unit 4 stores map information including information on roads and buildings.
  • the map information may store information such as the nature of each place, for example, the amount of traffic, the average moving speed, the amount of wireless communication, the frequency usage status, and the like.
  • some categories such as urban areas, suburban areas, and rural areas may be set as appropriate, and information regarding which category corresponds to each place may be stored.
  • the history database 5 stores contexts, communication parameters, and communication performance in association with each other. Specifically, the communication performance when communication is performed using a certain communication parameter in a certain context is stored. Although the “history” database is named, it is not necessary to store the communication performance of the actually performed communication. For example, a value obtained by performing statistical processing on the communication performance of actually performed communication may be stored. In addition, communication performance obtained by simulation or the like without performing actual communication may be stored.
  • the first method is a method of generating history data based on communication performed by itself and storing it in the history database 5.
  • the wireless communication device 100 can obtain the surrounding situation around the own device from the sensor 2 of the own device.
  • the surrounding situation around the wireless communication device 200 of the communication partner can be acquired by the sensor of the communication partner 200 and can be acquired by communication.
  • Communication parameters and communication performance can be acquired by the wireless communication apparatus 100. Therefore, the wireless communication device 100 can generate the history data 101 and store it in the history database 5.
  • data generated based on communication performed between the other wireless communication devices 210 and 220 is directly transmitted from the wireless communication device 210 or 220 via wireless communication. Or it is the method of acquiring via the server apparatus 230.
  • the wireless communication devices 210 and 220 can create the data 215 related to the peripheral status, communication parameters, and communication performance related to the communication between the wireless communication devices 210 and 220.
  • the wireless communication device 210 or 220 transmits the history data 215 to the wireless communication device 100 by wireless communication, and the wireless communication device 100 stores the history data in the history database 5.
  • the wireless communication device 210 or 220 may transmit to the server device 230, and the server device 230 may accumulate history data from a plurality of wireless communication devices and distribute the history data to the wireless communication device 100.
  • the third method performs a simulation when communication is performed using arbitrary communication parameters between vehicles placed in an arbitrary surrounding situation using the computer 300.
  • the communication performance is calculated. Therefore, the computer 300 can acquire the relationship among the surrounding situation, communication parameters, and communication performance when wireless communication is executed.
  • the computer 300 transmits these data to the wireless communication apparatus 100 by wireless communication or other methods, and the wireless communication apparatus 100 stores the history data in the history database 5.
  • history data may be distributed to the wireless communication device 100 via the server device in the same manner as described above.
  • the history database 5 in this embodiment serves as both a learning database and history information storage means in the present invention.
  • any communication performance can be used as long as it is an index representing communication performance.
  • Examples include throughput, round trip delay time (RTT: Round Trip Time), signal-to-noise ratio (SNR: Signal to Noise Ratio), bit error rate (BER: Bit Error Rate), packet error rate (PER: Packet Error Rate), etc. Can be adopted.
  • One method is to use a combination of acquired sensor information as one context.
  • a context is defined by a combination of 2N values.
  • the context and the sensor information are identified, and the implementation is simple.
  • the history information can be effectively used.
  • a lot of history data must be held, a large amount of storage capacity is required.
  • a designer defines a context based on some sensor information.
  • some sensor information For 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.
  • Another possible method is to automatically set the context definition based on the collected sensor information and communication performance.
  • 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).
  • the distance (similarity) between the communication performances can be defined by introducing an appropriate distance measure for the communication performances.
  • 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.
  • 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.
  • the history database 5 stores the context, communication parameters, and communication performance of communication performed by the wireless communication device 1.
  • the history data stored in the history database 5 is preferably transmitted to the center server when the wireless communication environment is good. Conversely, it is also preferable to obtain history data from the center server. In particular, when information about a certain context is not stored in the history database 5, it is preferable to inquire the center server and acquire communication parameter and communication performance information about the context.
  • the context determination unit 6 determines the surrounding situation (context) in which the own device and the communication partner device are currently located based on the sensor information acquired via the sensor information collection unit 2. With reference to the context definition method described above, the method for determining the context from the sensor information will be apparent.
  • the communication parameter candidate determination unit 7 uses the peripheral situation (context) where the own device is placed and the peripheral situation (context) where the communication partner device is placed, to store the history database 5.
  • the communication parameter candidate determining unit 7 excludes communication parameters that are not preferable in the current context rather than determining the optimal communication parameters in the current context, so that the best selection is included.
  • Determine parameter candidates It should be noted that how many values are selected as candidates for one communication parameter may be appropriately designed.
  • an unfavorable communication parameter is a high transmission rate (high modulation multi-level number) in urban areas. 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 candidate determination unit 7 selects, as candidates, communication parameters with the modulation multi-level number (transmission rate) excluding the highest order (for example, 64QAM).
  • 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.
  • the communication parameter candidate determination unit 7 excludes an undesirable selection for one or more parameters for each protocol stack. As shown in FIG. 4, a combination of communication parameters from which undesirable communication parameters are removed for each protocol stack is determined and notified to the communication control unit 9.
  • the application program 8 notifies the communication control unit 9 of QoS (Quality of Service) related to wireless communication. For example, in the case of an application related to vehicle safety, it is necessary to perform reliable communication with low delay even if throughput is low. Conversely, if the application sends entertainment information, it is preferable to perform communication with high throughput even if reliability is low. The application program 8 notifies the communication control unit 9 of such an application request.
  • QoS Quality of Service
  • the communication control unit 9 determines an appropriate communication parameter from the communication parameter candidates sent from the communication parameter candidate determination unit 7 in response to a request from the application program 8. This selection can be implemented using conventional adaptive protocol techniques. At this time, obviously unfavorable communication parameters are excluded from the candidates, and communication performance is improved by performing communication using the determined communication parameters.
  • the communication control unit 9 measures the communication performance as a result of performing communication using the determined communication parameter.
  • the communication parameters used for communication and the context at that time are stored in the history database 5.
  • FIG. 5A shows a method of creating the history database 5 when a context definition is given in advance.
  • the current sensor information of the host vehicle is acquired from the plurality of sensors 2, and the current sensor information of the other vehicle is acquired from the other vehicle information collection unit 12 (S301).
  • communication parameters used for wireless communication and communication performance when communication is performed using the communication parameters are acquired (S302).
  • the sensor information, communication parameters, and communication performance preferably use information when the wireless communication apparatus 1 is actually operated, but these information may be acquired by computer simulation.
  • 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).
  • 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.
  • FIG. 5B shows a method of creating the history database 5 when the context definition itself is changed according to the measurement result.
  • the current sensor information of the own vehicle is acquired from the plurality of sensors 2, and the current sensor information of the other vehicle is acquired from the other vehicle information collection unit 12 (S311).
  • parameters used for wireless communication and communication performance when communication is performed using the communication parameters are acquired (S312).
  • the acquired sensor information, communication parameters, and communication performance are associated with each other and stored in the history database 5 (S313).
  • similar sensor information that can obtain similar communication performance when communicating using the same communication parameters is determined to be the same context.
  • the similarity between sensor information and communication performance can be defined by introducing an appropriate distance measure into the information.
  • 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.
  • the correspondence between communication parameters and communication performance is stored for each context (S315).
  • 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.
  • the sensor information collection unit 3 acquires sensor information from a plurality of sensors 2 (S401), and the context determination unit 6 determines the current context based on the acquired sensor information (S402).
  • the communication parameter candidate determination unit 7 refers to the history database 5 and determines an appropriate communication parameter candidate in the current context (S403). This process is performed by excluding communication parameters with poor communication performance and leaving candidates with excellent communication performance.
  • the communication performance in the current context may be acquired from the center server via the history data transmission / reception unit 11. good.
  • the communication control unit 9 acquires the performance required for communication from the application program 8 (S404), and determines a combination of communication parameters suitable for the application request from the candidates selected in step S403 (S405).
  • the communication control unit 9 performs wireless communication using the determined communication parameter (S406).
  • the communication control unit 9 measures the communication performance and stores it in the history database 5 together with the current context and the communication parameters used for the communication ( S407).
  • the details of this processing can be equivalent to the processing in FIGS. 5A and 5B, and thus detailed description thereof is omitted here.
  • a technique for adapting a transmission rate, a modulation scheme, a coding scheme, and the like based on SNR measurement values is known.
  • 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.
  • 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.
  • CSMA / CA Carrier Sense Multiple Access / Collision Avoidance
  • CSMA / CA Carrier Sense Multiple Access / Collision Avoidance
  • 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.
  • 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.
  • n is the number of retransmissions
  • CW min is the initial value of CW.
  • 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 (presence density) of wireless communication devices. 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.
  • the communication parameter candidate determination unit 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.
  • the communication parameter candidate determination unit of the present embodiment can narrow down suitable frequency band candidates according to the current context.
  • 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.
  • the wireless communication apparatus determines the surrounding situation of the wireless communication apparatus from information obtained from a plurality of sensors, and refers to the learning database for candidates of appropriate communication parameters in the determined surrounding situation. And decide.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a functional configuration of the wireless communication apparatus according to the present embodiment. Compared to the first embodiment (FIG. 1), the only difference is that the other vehicle information collection unit 12 is omitted, and the other configuration is the same.
  • FIGS. 5A and 5B are flowcharts showing an example of a method (learning process) for creating the history database 5 in the present embodiment. Both are the same as the processing in the first embodiment (FIGS. 5A and 5B), but differ in that the sensor information acquired in steps S601 and S611 is only the sensor information of the host vehicle. Then, in determining the context, it is different based on only the surrounding situation of the own device, not based on the surrounding situation of the own device and the communication partner device. Therefore, although the definition of the context is different from the first embodiment in that it is based only on the peripheral situation of the own device, those skilled in the art understand how to define the context based only on the peripheral situation of the own device from the above description. It will be possible.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of communication parameter determination processing in the present embodiment. Although it is the same as the process (FIG. 6) in 1st Embodiment, it differs by the point that the sensor information acquired in step S701 is only the sensor information of the own vehicle. In step S702, the context is determined based only on the sensor information (peripheral situation) of the device itself. The subsequent processing is the same as in the first embodiment.
  • the accuracy is lower than that of the first embodiment, it is possible to determine an appropriate communication parameter according to the surrounding situation by simpler processing.
  • communication parameters and communication performance are stored in association with each context, and communication parameters that improve communication performance in each context are selected.
  • 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.
  • 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.
  • the sensor information is used on both the transmission and reception sides.
  • 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.
  • 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.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a decision tree created by machine learning.
  • the one enclosed by a solid square represents the situation of the host vehicle
  • the one enclosed by a dotted square represents the situation of the communication partner vehicle.
  • 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.
  • 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.
  • the context is determined based on the peripheral status of the own device and the peripheral status of the communication partner.
  • the context is determined only based on the peripheral status of the own device. It doesn't matter.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

　利用する通信パラメータを周辺状況に応じて変更可能な無線通信装置であって、無線通信装置の周辺状況と、ある通信パラメータを用いて通信した場合の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、無線通信装置の周辺状況を決定する周辺状況決定手段と、前記学習データベースを参照して、決定された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候補決定手段と、通信に求められる要件に基づいて、前記通信パラメータ候補決定手段が決定した候補の中から通信に用いる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。これにより、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できる。

Description

無線通信装置および無線通信方法
　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。
　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）。
　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。
　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。
特開２０１０－１３６２９１号公報
　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。
　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。
　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、前記学習データベースを参照して、自装置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。
　学習データベースには、送信元の無線通信装置（第１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。
　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、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。
　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。
　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。
　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。
　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、燃料またはバッテリの残量など種々の情報を、周辺状況を決定するために用いることができる。
　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。
　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。
　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。
　本発明において、自装置の周辺状況だけでなく、通信相手の無線通信装置の周辺状況も考慮して、通信パラメータを決定するようにすることも好ましい。この場合、本発明にかかる無線通信装置は、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をさらに有し、前記学習データベースは、さらに、前記第２の無線通信装置の周辺状況を、前記通信における通信性能と関連づけて記憶し、前記通信パラメータ決定手段は、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、ことが好ましい。
　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。
　このように、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。
　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。
　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。
第１の実施形態にかかる無線通信装置の機能構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における履歴データの取得方法を説明する図である。 第１の実施形態における通信パラメータ候補の選択を説明する図である。 第１の実施形態における通信パラメータ候補の選択を説明する図である。 第１の実施形態における履歴データベースの作成処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態における通信パラメータの決定処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態にかかる無線通信装置の機能構成を示すブロック図である。 第２の実施形態における履歴データベースの作成処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態における通信パラメータの決定処理を示すフローチャートである。 第３の実施形態における分類器の作成処理を示すフローチャートである。 第３の実施形態において作成される分類器（決定木）の例を示す図である。
　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。
（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。
〈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、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、他車両情報収集部１２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。このように、ハードウェアのみによって各機能部を実現しても良いし、非一時的な記憶装置に格納されたコンピュータ読み取り可能プログラムを、プロセッサ（コンピュータ）が実行することによって各機能部を実現しても良い。
　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、燃料／バッテリーレベル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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
〈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。
　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。
　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。
　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）。
　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。
　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。
［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。
　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。
　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）。
　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。
〈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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
〈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。
（第２の実施形態）
　第１の実施形態では、自装置および通信相手の装置が現在置かれている状況を考慮して、その状況において適切な通信パラメータを決定するようにしている。しかしながら、本実施形態においては、自装置のみの状況に基づいて、通信パラメータを決定する。すなわち、本実施形態にかかる無線通信装置は、複数のセンサから得られる情報から、当該無線通信装置の周辺状況を決定し、決定された周辺状況において適切な通信パラメータの候補を、学習データベースを参照して決定する。
　図７は、本実施形態にかかる無線通信装置の機能構成を示す図である。第１の実施形態（図１）と比較すると、他車両情報収集部１２が省略されている点が異なるのみであり、その他の構成は同じである。
　また、本実施形態にかかる処理内容も基本的に第１の実施形態と同様である。図８Ａおよび図８Ｂは本実施形態における履歴データベース５の作成方法（学習処理）の例を示すフローチャートである。いずれも、第１の実施形態における処理（図５Ａおよび図５Ｂ）と同様であるが、ステップＳ６０１およびステップＳ６１１において取得するセンサ情報が自車両のセンサ情報のみである点で異なる。そして、コンテキストの決定において、自装置と通信相手装置の周辺状況に基づくのではなく、自装置の周辺状況のみに基づく点で異なる。したがって、コンテキストの定義も自装置の周辺状況のみに基づく点で第１の実施形態と異なるが、当業者であれば上記の説明から自装置の周辺状況のみに基づいてコンテキストを定義する方法を理解できるであろう。
　図９は、本実施形態における通信パラメータの決定処理の例を示すフローチャートである。第１の実施形態における処理（図６）と同様であるが、ステップＳ７０１において取得するセンサ情報が自車両のセンサ情報のみである点で異なる。そして、ステップＳ７０２では、自装置のセンサ情報（周辺状況）のみに基づいてコンテキストを決定する。これ以降の処理は、第１の実施形態と同様である。
　上記で説明した以外の構成および処理内容は、第１の実施形態と同様である。
　本実施形態によれば、第１の実施形態よりは精度は落ちるものの、より簡便な処理によって周辺状況に応じた適切な通信パラメータを決定することができる。
（第３の実施形態）
　上記第１および第２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。
　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。
　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。
　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１０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。
　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。
　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。
　図１１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。
　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。
　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。
　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。
　また、ここで説明した例では、自装置の周辺状況と通信相手の周辺状況に基づいてコンテキストを決定しているが、本実施形態においても自装置の周辺状況のみに基づいてコンテキストを決定するようにしても構わない。
　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

Claims (14)

  1. 　利用する通信パラメータを周辺状況に応じて変更可能な無線通信装置であって、
    　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、
    　前記学習データベースを参照して、自装置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。
  2. 　前記通信パラメータ決定手段は、
    　前記学習データベースを参照して、自装置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。
  3. 　前記通信パラメータ候補決定手段は、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ついて、１つまたは複数の通信パラメータに関する候補を決定する、
    　請求項１または２に記載の無線通信装置。
  4. 　前記無線通信装置は車両に搭載されている、
    　請求項１～３のいずれかに記載の無線通信装置。
  5. 　前記複数のセンサから得られる情報は、前記車両の位置、速度または加速度、周辺の車両台数の少なくともいずれかを含む、
    　請求項４に記載の無線通信装置。
  6. 　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、
    　請求項１～５のいずれかに記載の無線通信装置。
  7. 　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をさらに有し、
    　前記学習データベースは、さらに、前記第２の無線通信装置の周辺状況を、前記通信における通信性能と関連づけて記憶し、
    　前記通信パラメータ決定手段は、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、
    　請求項１に記載の無線通信装置。
  8. 　前記通信パラメータ決定手段は、
    　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７に記載の無線通信装置。
  9. 　前記通信パラメータ候補決定手段は、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ついて、１つまたは複数の通信パラメータに関する候補を決定する、
    　請求項７または８に記載の無線通信装置。
  10. 　前記無線通信装置は車両に搭載されている、
    　請求項７～９のいずれかに記載の無線通信装置。
  11. 　前記複数のセンサから得られる情報は、前記車両の位置、速度または加速度、周辺の車両台数の少なくともいずれかを含む、
    　請求項１０に記載の無線通信装置。
  12. 　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、
    　請求項７～１１のいずれかに記載の無線通信装置。
  13. 　利用する通信パラメータを周辺状況に応じて変更可能な無線通信方法であって、
    　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、
    　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。
  14. 　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を、さらに含み、
    　前記学習データベースには、さらに、前記第２の無線通信装置の周辺状況が、前記通信における通信性能と関連づけて記憶されており、
    　前記通信パラメータ決定するステップでは、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、
    　請求項１３に記載の無線通信方法。
PCT/JP2012/071847 2011-08-30 2012-08-29 無線通信装置および無線通信方法 Ceased WO2013031835A1 (ja)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP12827161.6A EP2753118B1 (en) 2011-08-30 2012-08-29 Wireless communication device and wireless communication method
CN201280042156.5A CN103875281B (zh) 2011-08-30 2012-08-29 无线通信装置及无线通信方法
US14/241,787 US9986422B2 (en) 2011-08-30 2012-08-29 Wireless communication device and wireless communication method
SG11201400274UA SG11201400274UA (en) 2011-08-30 2012-08-29 Wireless communication device and wireless communication method
BR112014004719-7A BR112014004719B1 (pt) 2011-08-30 2012-08-29 Dispositivo de comunicação sem fio e método de comunicação sem fio
US15/965,258 US10257695B2 (en) 2011-08-30 2018-04-27 Wireless communication device and wireless communication method

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011187753A JP5477350B2 (ja) 2011-08-30 2011-08-30 無線通信装置および無線通信方法
JP2011-187753 2011-08-30
JP2012-078924 2012-03-30
JP2012078924A JP5482822B2 (ja) 2012-03-30 2012-03-30 無線通信装置および無線通信方法

Related Child Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US14/241,787 A-371-Of-International US9986422B2 (en) 2011-08-30 2012-08-29 Wireless communication device and wireless communication method
US15/965,258 Continuation US10257695B2 (en) 2011-08-30 2018-04-27 Wireless communication device and wireless communication method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2013031835A1 true WO2013031835A1 (ja) 2013-03-07

Family

ID=47756315

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2012/071847 Ceased WO2013031835A1 (ja) 2011-08-30 2012-08-29 無線通信装置および無線通信方法

Country Status (6)

Country Link
US (2) US9986422B2 (ja)
EP (1) EP2753118B1 (ja)
CN (1) CN103875281B (ja)
BR (1) BR112014004719B1 (ja)
SG (1) SG11201400274UA (ja)
WO (1) WO2013031835A1 (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014199581A1 (en) * 2013-06-10 2014-12-18 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Cooperative spectrum sensing method and in-vehicle wireless communication device
TWI670988B (zh) * 2014-06-30 2019-09-01 日商新力股份有限公司 無線通訊裝置及無線通訊方法
WO2019187302A1 (ja) * 2018-03-30 2019-10-03 Kddi株式会社 ノード装置及びその制御方法、並びにプログラム
JPWO2022157935A1 (ja) * 2021-01-22 2022-07-28
WO2023021996A1 (ja) * 2021-08-20 2023-02-23 セイコーグループ株式会社 送信装置、通信システム、送信方法及びプログラム

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10515081B2 (en) 2014-12-11 2019-12-24 Facebook, Inc. User-aware notification delivery
ES2871101T3 (es) * 2015-03-04 2021-10-28 Ipcom Gmbh & Co Kg Selección de socios de comunicación utilizando información de desplazamiento de frecuencia
DE102015211165B4 (de) 2015-06-17 2017-06-29 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Weiterleitung von Informationen, straßenseitige Verkehrseinrichtung und straßenseitiges Verkehrsinformations-System
JP6780579B2 (ja) * 2017-05-12 2020-11-04 トヨタ自動車株式会社 無線端末及び通信制御方法
JP7029247B2 (ja) * 2017-08-09 2022-03-03 オムロンヘルスケア株式会社 ユーザ端末、サーバ装置、及び通信パラメータの設定方法
EP3700108B1 (en) 2019-02-20 2023-08-09 Volkswagen Aktiengesellschaft Method for supporting a first mobile station to predict the channel quality for a planned decentralized wireless communication to a communication partner station und mobile station
EP3621274B1 (en) 2018-09-04 2022-04-20 Volkswagen Aktiengesellschaft Method for predicting a quality of service for a communication between at least two moving communication partners, apparatus for performing steps of the method, vehicle, backend server and computer program
CN109688065B (zh) * 2018-12-28 2022-06-03 腾讯科技（深圳）有限公司 参数的处理方法、装置及存储介质
EP3700238A1 (en) 2019-02-20 2020-08-26 Volkswagen Aktiengesellschaft Method for performing a wireless communication, mobile station, vehicle and base station
CN110460480A (zh) * 2019-09-11 2019-11-15 广州小鹏汽车科技有限公司 车辆及其网路控制方法和装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007013352A (ja) * 2005-06-29 2007-01-18 Nec Corp 送信電力制御システム及びその方法並びにそれに用いる基地局、移動通信システム
JP2008205817A (ja) * 2007-02-20 2008-09-04 Nec Corp 路車間及び車々間通信システム、通信方法、及びその通信制御プログラム
JP2010136291A (ja) 2008-12-08 2010-06-17 Toyota Infotechnology Center Co Ltd コグニティブ無線システムにおける利用周波数帯調整方法および無線通信装置
JP2010154234A (ja) * 2008-12-25 2010-07-08 Mitsubishi Electric Corp 無線通信装置
JP2011166286A (ja) * 2010-02-05 2011-08-25 Nec Access Technica Ltd 無線ｌａｎアクセスポイント装置およびその制御方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7069026B2 (en) * 2001-06-28 2006-06-27 Nokia Corporation Geographic area assisted system selection for mobile stations
US7421276B2 (en) * 2003-04-09 2008-09-02 Nortel Networks Limited Method, apparatus and system of configuring a wireless device based on location
US20050254435A1 (en) * 2003-12-23 2005-11-17 Moakley George P Method and system for selecting network connections in a multi-network environment
US7596119B2 (en) 2004-02-27 2009-09-29 Research In Motion Limited Method and system for wireless channel selection by a mobile device
GB0508057D0 (en) * 2005-04-21 2005-06-01 Nokia Corp Selection of a communication interface
US7737896B1 (en) 2006-08-16 2010-06-15 Kyocera Corporation System and method for optimized use of a dual mode wireless communication device
US8295859B1 (en) * 2007-01-23 2012-10-23 University Of South Florida System and method of exploiting location awareness to improve wireless cognitive radio
CN101304548B (zh) * 2007-05-08 2012-11-28 中国移动通信集团公司 多媒体广播/组播业务数据传输系统、方法及终端
US7743121B2 (en) * 2007-08-15 2010-06-22 Motorola, Inc. Method and apparatus for setting up and managing operational environment in P2P wireless networks
EP2079260A1 (en) * 2008-01-09 2009-07-15 Alcatel Lucent Method of operating a cognitive radio device and cognitive radio device
WO2009107297A1 (ja) * 2008-02-25 2009-09-03 三菱電機株式会社 車載通信装置
US8781479B2 (en) * 2009-01-22 2014-07-15 Microsoft Corporation Mobile device network selection
US8224370B2 (en) * 2009-07-10 2012-07-17 Honda Motor Co., Ltd. Method of controlling a communication system in a motor vehicle

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007013352A (ja) * 2005-06-29 2007-01-18 Nec Corp 送信電力制御システム及びその方法並びにそれに用いる基地局、移動通信システム
JP2008205817A (ja) * 2007-02-20 2008-09-04 Nec Corp 路車間及び車々間通信システム、通信方法、及びその通信制御プログラム
JP2010136291A (ja) 2008-12-08 2010-06-17 Toyota Infotechnology Center Co Ltd コグニティブ無線システムにおける利用周波数帯調整方法および無線通信装置
JP2010154234A (ja) * 2008-12-25 2010-07-08 Mitsubishi Electric Corp 無線通信装置
JP2011166286A (ja) * 2010-02-05 2011-08-25 Nec Access Technica Ltd 無線ｌａｎアクセスポイント装置およびその制御方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP2753118A4

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014199581A1 (en) * 2013-06-10 2014-12-18 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Cooperative spectrum sensing method and in-vehicle wireless communication device
TWI670988B (zh) * 2014-06-30 2019-09-01 日商新力股份有限公司 無線通訊裝置及無線通訊方法
WO2019187302A1 (ja) * 2018-03-30 2019-10-03 Kddi株式会社 ノード装置及びその制御方法、並びにプログラム
US11871275B2 (en) 2018-03-30 2024-01-09 Kddi Corporation Node apparatus, method for controlling the same, and storage medium
JPWO2022157935A1 (ja) * 2021-01-22 2022-07-28
WO2022157935A1 (ja) * 2021-01-22 2022-07-28 日本電信電話株式会社 無線中継制御方法及び無線中継装置
JP7521611B2 (ja) 2021-01-22 2024-07-24 日本電信電話株式会社 無線中継制御方法及び無線中継装置
WO2023021996A1 (ja) * 2021-08-20 2023-02-23 セイコーグループ株式会社 送信装置、通信システム、送信方法及びプログラム
JP2023028721A (ja) * 2021-08-20 2023-03-03 セイコーグループ株式会社 送信装置、通信システム、送信方法及びプログラム
JP7784078B2 (ja) 2021-08-20 2025-12-11 セイコーグループ株式会社 送信装置、通信システム、送信方法及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
CN103875281A (zh) 2014-06-18
US20140213241A1 (en) 2014-07-31
EP2753118B1 (en) 2018-07-25
BR112014004719A2 (pt) 2017-03-28
EP2753118A4 (en) 2015-03-18
US9986422B2 (en) 2018-05-29
US20180249323A1 (en) 2018-08-30
BR112014004719B1 (pt) 2022-03-03
CN103875281B (zh) 2018-03-16
EP2753118A1 (en) 2014-07-09
SG11201400274UA (en) 2014-09-26
US10257695B2 (en) 2019-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2013031835A1 (ja) 無線通信装置および無線通信方法
Xu et al. Internet of vehicles in big data era
US11653222B2 (en) Optimizing wireless networking using a virtual geographic information system overlay
Jarupan et al. A survey of cross-layer design for VANETs
CN111630933B (zh) 在nr v2x中由ue执行侧链路通信的方法和装置
US10459454B2 (en) Platoon control
US12369106B2 (en) Occupancy grid map computation, V2X complementary sensing, and coordination of cooperative perception data transmission in wireless networks
CN108141701B (zh) 用于选择传输格式的方法和设备
US12120550B2 (en) Always-on mobility-as-a-service connectivity
JP5477350B2 (ja) 無線通信装置および無線通信方法
CN111954184A (zh) 用于桥接和优化v2x网络的方法和设备
Nobayashi et al. Adaptive data transmission control for spatio-temporal data retention over crowds of vehicles
KR20230130649A (ko) 무선통신시스템에서 v2x 단말이 메시지를 전송하는방법 및 이를 위한 장치
JP5516475B2 (ja) 車載通信装置および車車間通信方法
JP5482822B2 (ja) 無線通信装置および無線通信方法
KR20230129421A (ko) 무선 통신 시스템에서 무선 신호 송수신 방법 및 장치
KR20240110811A (ko) 무선 통신 시스템에서 제1 장치가 제1 메시지를 전송하는 방법 및 이를 위한 장치
Gani et al. Message content control for distributed map sharing in vehicle safety communications
Sharif et al. Inter-vehicle mobile ad hoc network for road transport systems
Caruntu et al. TrueTime testing of inter-vehicular communications for cooperative vehicles using distributed generalized predictive control
CN103813386A (zh) 利用周边车辆提供信息的信道负载测定方法及装置
Latif et al. Vehicular Communications
Raneen et al. W-GPSR Routing Based on Mobility Prediction for Vehicular Ad-Hoc Network (VANET)
Gani Scalable Map Information Dissemination for Connected and Automated Vehicle Systems
WO2024081624A1 (en) Dynamic autonomous vehicle modem orchestration

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 12827161

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14241787

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

REG Reference to national code

Ref country code: BR

Ref legal event code: B01A

Ref document number: 112014004719

Country of ref document: BR

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 112014004719

Country of ref document: BR

Kind code of ref document: A2

Effective date: 20140227