研究課題
今年度は以下の項目について研究を展開した．（1）貢献度に応じた自律分散的な通信機会割当法の確立協調センシングのためのSUグループ形成手法として，各SUがPUからの誤検知率に関する制約を満たした上で自身の通信機会の最大化を試みる手法を検討してきた．この方式では，各SUに対して通信機会が均等に与えられることを想定していたが，一般に個々のSUの検知精度は異なっており，検知率貢献度が異なるSU間で通信機会が等しい状況は不公平と考えることができる．ここでは複数PU型コグニティブ無線において，グループ内における検知率貢献度に応じて通信機会をSUに割り当てる協調センシングメカニズムの検討を行った．具体的には，PUからの距離や周囲の環境によって生じるSU毎の検知精度の違いに着目し，グループにおける協調センシングでの検知率に対する貢献度に応じた通信機会を各SUに割り当てる方式を提案した．シミュレーション評価により，提案方式では検知率貢献度に応じたスループットをSUが獲得できること，および協調センシングへのインセンティブメカニズムが有効に機能することを確認した．（2）マルコフ連鎖モンテカルロ法を応用した検知率・誤警報率推定法協調センシングで適切なSUグループを形成するためには個々のSUの検知率，誤警報率などのセンシング特性に関する情報が必要となる．ここでは個々のSUのセンシング特性がグループ形成開始時点で未知のときの自律分散型グループ形成法について検討を行った．具体的には，k-out-of-Nルールで判断されたPUの通信状況を基に，個々のSUは自身と他のSUの判定結果を履歴として蓄積し，その履歴を基に自身と他のSUの検知率と誤警報率の事後分布をマルコフ連鎖モンテカルロ法により推定する．計算機シミュレーションにより，提案手法で個々のSUの検知率と誤警報率が高精度に推定できることを確認した．
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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