通信装置
【課題】電力線に生じるノイズを詳細に分析してＰＬＣのロバスト性の向上を図る。
【解決手段】ノイズ分析手段１７は、スペクトル検出手段２０と、スペクトル分析手段２１と、推定手段２５とを有する。スペクトル検出手段２０は、電力線の電圧のスペクトルを検出する。スペクトル分析手段２１は、スペクトルの時間変化を所定の分析処理で以て分析し、得られたスペクトル分析結果を出力する。推定手段２５は、スペクトル分析手段２１によって生成されたスペクトル分析結果に基づいて、電力線上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定する。変調手段は、推定手段２５によって推定された送信条件に従って、変調信号の生成および出力を行う。
【解決手段】ノイズ分析手段１７は、スペクトル検出手段２０と、スペクトル分析手段２１と、推定手段２５とを有する。スペクトル検出手段２０は、電力線の電圧のスペクトルを検出する。スペクトル分析手段２１は、スペクトルの時間変化を所定の分析処理で以て分析し、得られたスペクトル分析結果を出力する。推定手段２５は、スペクトル分析手段２１によって生成されたスペクトル分析結果に基づいて、電力線上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定する。変調手段は、推定手段２５によって推定された送信条件に従って、変調信号の生成および出力を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力線を利用した通信方式（ＰＬＣ）による通信装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＰＬＣには様々な変調方式が用いられており、近年は狭帯域（４００ｋＨｚ程度）で効率の良いＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing）方式が増えつつある。
【０００３】
しかし、電力線には各種機器の動作ノイズや外来ノイズ等が現れる。ＰＬＣで狭帯域（例えば１０ｋＨｚ〜４５０ｋＨｚ）を使用する場合、各種機器から発生するインパルス性のノイズが顕著である。かかるノイズは電源周期のピーク付近に周期的に現れる特性がある。
【０００４】
例えばＣＲＴカラーＴＶによるノイズ波形を図１８に示す。また、図１９および図２０にインバータ駆動の蛍光ランプおよびブラシモータ型の掃除機によるノイズ波形をそれぞれ示す。なお、図１８〜図２０の波形は非特許文献１に記載されている。図１８〜図２０中の「ＴAC／２］は電力線１による供給電圧（すなわち電源電圧）の１周期の１／２を意味し、ここでは１／１２０秒を示している。つまり、図１８〜図２０からノイズの周期性が読み取れる。
【０００５】
電源周期のピーク付近に現れる周期性ノイズに着目し、ノイズの影響を回避する技術が特許文献１，２に紹介されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１０９２９号公報
【特許文献２】特開２００７−２５８８９７号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】片山正昭、外２名、"A Mathematical Model of Noise in Narrowband Power-Line Communication Systems"、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、VOL. 24、NO. 7、JULY 2006、p. 1267-1276
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記のように各種機器によるノイズは周期性を有している。このため、当該周期性に着目してノイズの影響を回避することは有用であると考えられる。
【０００９】
本発明は、電力線に生じるノイズをさらに詳細に分析することによって、通信のロバスト性を向上可能な通信装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の態様に係る通信装置は、電力線通信（ＰＬＣ）に係る変調信号を送信データに従って生成する変調手段と、前記変調信号の出力先となる電力線のノイズ状況を分析するノイズ分析手段とを備え、前記ノイズ分析手段は、前記電力線の電圧のスペクトルを検出するスペクトル検出手段と、前記スペクトルの時間変化を所定の分析処理で以て分析し、得られたスペクトル分析結果を出力するスペクトル分析手段と、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果に基づいて、前記電力線上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定する推定手段とを有し、前記変調手段は、前記推定手段によって推定された前記送信条件に従って、前記変調信号の生成および出力を行う。
【００１１】
また、第２の態様に係る通信装置は、上記の第１の態様に係る通信装置であって、前記ノイズ分析手段は、複数のノイズ源について予め取得された前記スペクトル分析結果を格納しているスペクトル情報データベースと、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果を、前記スペクトル情報データベース内の前記スペクトル分析結果と照合することによって、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果の起源となっているノイズ源を前記複数のノイズ源から判別する判別手段とをさらに有し、前記推定手段は、前記判別手段によって特定のノイズ源が判別した場合、前記スペクトル情報データベース内の前記特定のノイズ源に対応する前記スペクトル分析結果に基づいて前記送信条件を推定し、前記判別手段によって前記特定のノイズが判別されなかった場合、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果に基づいて前記送信条件を推定する。
【００１２】
また、第３の態様に係る通信装置は、上記の第２の態様に係る通信装置であって、前記推定手段は、前記判別手段による判別結果に基づいて前記複数のノイズ源を対象としてノイズの出現確率の統計を取り、前記出現確率が所定値以上になる高確率期間において前記高確率期間に対応する前記特定のノイズ源が判別した場合、前記高確率期間中は、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果よりも、前記スペクトル情報データベース内の前記特定のノイズ源に対応する前記スペクトル分析結果を優先的に利用する。
【００１３】
また、第４の態様に係る通信装置は、上記の第１ないし第３の態様のうちのいずれか１つに係る通信装置であって、前記ノイズ分析手段は、前記所定の分析処理での処理単位時間に比べて長い時間に渡る前記ノイズ状況の傾向に関する長期ノイズ傾向情報を格納している長期ノイズ傾向情報データベースをさらに有し、前記推定手段は、前記スペクトル分析結果に加え前記長期ノイズ傾向情報にも基づいて前記送信条件を推定する。
【００１４】
また、第５の態様に係る通信装置は、上記の第１ないし第４の態様のうちのいずれか１つに係る通信装置であって、前記送信条件は、送信のタイミングおよび時間長さに関する条件と、前記変調信号の生成に利用する周波数に関する条件と、時間軸ダイバーシティの利用およびその回数に関する条件とのうちの少なくとも１つを含む。
【００１５】
また、第６の態様に係る通信装置は、上記の第１ないし第５の態様のうちのいずれか１つに係る通信装置であって、前記推定手段は、当該通信装置の通信相手から前記電力線の伝送路特性推定情報を取得し、前記伝送路特性推定情報にも基づいて前記送信条件を推定する。
【００１６】
また、第７の態様に係る通信装置は、上記の第１ないし第６の態様のうちのいずれか１つに係る通信装置であって、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）回路を含む復調手段をさらに備え、前記ＦＦＴ回路は前記復調手段だけでなく前記スペクトル検出手段にも利用される。
【発明の効果】
【００１７】
上記の第１の態様によれば、電力線の電圧を、電圧値の時間変化ではなく、スペクトルの時間変化について分析する。また、スペクトル分析結果に基づいて、電力線上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定し、推定した送信条件を利用して変調信号を生成する。したがって、電圧値の時間変化だけをモニタする場合に比べて、多彩な送信条件を導出することが可能になる。これにより、通信のロバスト性や通信効率を向上させることができる。
【００１８】
また、上記の第１の態様によれば、検出対象ノイズを電源電圧（電力線によって供給される本来的な電圧）のピークに現れる周期性ノイズに限定しないので、例えば非周期性ノイズ（雷等の外来ノイズ等）や負荷変動等による電源電圧の周期性の乱れにも対応可能である。
【００１９】
上記の第２の態様によれば、ノイズ源が特定された場合には、予め準備された信頼性の高いスペクトル分析結果に基づいて送信条件を推定する。このため、送信条件の推定確度を向上させることができる。
【００２０】
上記の第３の態様によれば、高確率期間中はスペクトル情報データベース内のスペクトル分析結果を利用するので、送信条件を長期的に設計することができる。また、送信形態の長期的な設計は、通信効率の向上に寄与する。
【００２１】
上記の第４の態様によれば、電力線のノイズ状況の長期的な傾向が加味されるので、送信条件の信頼性を向上させることができる。
【００２２】
上記の第５の態様によれば、通信のロバスト性をさらに向上させることができる。
【００２３】
上記の第６の態様によれば、受信側から見た伝送路特性を加味するので、送信条件の推定に伝送路の構成（分岐等）を反映させることが可能である。これにより、通信品質をさらに向上させることができる。
【００２４】
上記の第７の態様によれば、ＦＦＴ回路を兼用するので、通信装置のコスト、サイズ等を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】実施の形態について通信装置を概説するブロック図である。
【図２】実施の形態について通信装置の送信動作を概説する模式図である。
【図３】実施の形態についてノイズ分析手段を概説するブロック図である。
【図４】実施の形態についてスペクトル検出手段およびスペクトル分析手段を概説するブロック図である。
【図５】実施の形態についてスペクトル検出手段およびスペクトル分析手段を概説する模式図である。
【図６】実施の形態についてスペクトル分析手段を概説する模式図である。
【図７】実施の形態についてスペクトル分析手段を概説する模式図である。
【図８】実施の形態についてスペクトル情報データベースおよび判別手段を概説するブロック図である。
【図９】実施の形態について長期ノイズ傾向情報データベースおよび推定手段を概説するブロック図である。
【図１０】実施の形態について条件決定手段を概説するブロック図である。
【図１１】実施の形態についてサブキャリアマッピング決定手段を概説する模式図である。
【図１２】実施の形態についてサブキャリア密度を概説する模式図である。
【図１３】実施の形態について平均算出手段を概説する模式図である。
【図１４】実施の形態について時間軸ダイバーシティを概説する模式図である。
【図１５】実施の形態についてマッピング補正手段を概説する模式図である。
【図１６】実施の形態について変調手段を概説するブロック図である。
【図１７】実施の形態について変調手段を概説する模式図である。
【図１８】ＣＲＴカラーＴＶによるノイズを示す波形図である。
【図１９】インバータ駆動の蛍光ランプによるノイズを示す波形図である。
【図２０】ブラシモータ型の掃除機によるノイズを示す波形図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
＜通信装置＞
図１に実施の形態に係る通信装置１０を概説するブロック図を示す。図１に例示されるように通信装置１０は、電力線１に接続され、当該電力線１を利用した電力線通信（ＰＬＣ）を行う。図１に例示の通信装置１０は、通信制御手段１１と、変調手段１２と、送信手段１３と、インターフェース手段１４と、受信手段１５と、復調手段１６と、ノイズ分析手段１７と、時間管理手段１８とを含んでいる。なお、図１および後出の図面では各種名称を略記している場合がある。
【００２７】
通信制御手段１１は、通信装置１０における各種処理を担う。例えば、通信制御手段１１は、通信装置１０から送信する送信データを各種用途に応じて生成して変調手段１２へ出力する。また、例えば、通信制御手段１１は、復調手段１６で復調された受信データを取得し、当該受信データに基づいて所定の処理を行う。
【００２８】
変調手段１２は、通信制御手段１１から送信データを取得し、当該送信データに基づいて所定の変調処理を実行することによって、送信データに対応する変調信号を生成し、当該変調信号を送信信号として出力する。ここでは所定の変調処理はＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing）に拠るものとするが、この例に限定されるものではない。特に、変調手段１２は、ノイズ分析手段１７による分析結果に従って、送信信号の生成および出力を行う（後述する）。
【００２９】
送信手段１３は、変調手段１２から送信信号を取得し、当該送信信号を増幅して出力する。
【００３０】
インターフェース手段１４は、通信装置１０と電力線１とを繋ぐインターフェースを構成し、例えば結合トランスで構成される。送信手段１３から出力された送信信号はインターフェース手段１４を介して電力線１へ出力される。また、電力線１上の信号はインターフェース手段１４を介して受信手段１５へ入力される。
【００３１】
受信手段１５は、インターフェース手段１４を介して信号を受信し、当該受信信号を増幅して出力する。
【００３２】
復調手段１６は、受信手段１５から受信信号を取得し、当該受信信号に対して所定の復調処理を実行することによって、受信信号に対応するデータを生成し（すなわち他の装置から送信されたデータを復元し）、当該データを受信データとして出力する。ここでは所定の復調処理はＯＦＤＭに拠るものとし、この場合、復調手段１６にはＦＦＴ（Fast Fourier Transform）回路を利用する。但し、復調処理はＯＦＤＭに限定されるものではない。
【００３３】
ノイズ分析手段１７は、受信手段１５から受信信号を取得し、当該受信信号を所定のノイズ分析処理で以て分析することによって電力線１のノイズ状況を分析し、分析結果を出力する（後述する）。分析結果は変調手段１２において利用される（後述する）。
【００３４】
時間管理手段１８は、時間に関する情報を扱う手段であり、例えば、通信装置１０内で使用する各種クロック信号を生成するクロック信号生成手段と、時間経過を管理する時間経過管理手段とを含んでいる。時間経過管理手段は、例えば、クロック信号生成手段が生成したクロック信号をカウントすることによって、カウント開始時からの時間経過を把握可能である。時間経過管理手段によれば、日中時刻、暦等を管理することができる。
【００３５】
なお、図面の複雑化を避けるために詳細な図示を省略しているが、時間管理手段１８が生成または所有する管理情報は、通信装置１０内の各所へ提供される。また、時間管理手段１８は各所に分散して設けられてもよく、この場合、分散した手段の総称が時間管理手段１８にあたる。
【００３６】
なお、通信制御手段１１等の機能は、ハードウェア、または、ソフトウェア（換言すればプログラム処理）、または、それらの組み合わせによって具現化可能である。
【００３７】
＜通信装置の動作概要＞
通信装置１０のより具体的な例を説明する前に、通信装置１０の動作を概説する。通信装置１０は、一般的な受信動作を行う一方で、ノイズ分析手段１７の採用によって特徴的な送信動作を行う。すなわち、通信装置１０は、電力線１上のノイズを分析し、その分析結果に応じて送信動作を行う。
【００３８】
図２に概説するように、電力線１の電圧波形は、本来の供給電圧の波形（例えば６０Ｈｚまたは５０Ｈｚの正弦波）に、当該電力線１に接続された機器が発生するノイズが重畳された形状になる。
【００３９】
そこで、通信装置１０は、電力線１上のノイズの状況を考慮して、送信信号のフレーム、つまり送信フレームを構成する。具体的には、通信装置１０は、ノイズが少ない場合には送信信号をノイズの有無に関わりなく連続的に出力し（連続フレーム）、ノイズが多い場合には送信信号を分割してノイズを避けたタイミングで出力する（分割フレーム）。
【００４０】
図２に図示されるように、電力線１に接続された機器が発生するノイズは、電力線１による供給電圧（すなわち電源電圧）の各ピーク付近に現れ、周期性を有している。このため、ノイズの周期性を捕捉することは有用である。この点については特許文献１，２の技術も着目している。
【００４１】
しかし、特許文献１，２の技術では単に電圧値レベルについて着目するのみである。これに対し、本発明は、電力線１に接続される機器の種類によってノイズの周波数特性が異なる点を見出し、これに着目している。つまり、通信装置１０はかかる観点に基づいて構成されている。以下に、通信装置１０をより具体的に例示する。
【００４２】
＜ノイズ分析手段＞
図３にノイズ分析手段１７の構成を概説するブロック図を示す。図３に例示によれば、ノイズ分析手段１７は、スペクトル検出手段２０と、スペクトル分析手段２１と、スペクトル情報データベース２２と、判別手段２３と、長期ノイズ傾向情報データベース２４と、推定手段２５とを含んでいる。また、図４〜図１７にこれらの手段２０〜２５の構成および動作を概説する図を示す。
【００４３】
＜スペクトル検出手段＞
スペクトル検出手段２０は、受信手段１５（図１参照）から受信信号を取得する。これにより、スペクトル検出手段２０は電力線１の電圧（以下「電力線電圧」とも称する）を取得可能である。スペクトル検出手段２０は、取得した電力線電圧について所定のスペクトル時間Δ内の電圧変化から周波数スペクトルを検出し、検出結果すなわちスペクトルデータ（以下、単に「スペクトル」とも称する）を出力する（図５参照）。スペクトル検出は上記スペクトル検出時間ごとに順次行われる。
【００４４】
スペクトル検出手段２０は、図４に例示するように、例えばＦＦＴ回路３０によって構成可能である。この場合、ＦＦＴ回路３０をスペクトル検出手段２０と復調手段１６で兼用する場合には、通信装置１０のコスト、サイズ等を削減することができる。
【００４５】
＜スペクトル分析手段＞
スペクトル分析手段２１は、スペクトル検出手段２０からスペクトルを順次取得し、これらのスペクトルの時間変化を所定の分析処理で以て分析し、得られたスペクトル分析結果５０（図７参照）を出力する。
【００４６】
スペクトル分析手段２１は、図４の例では、フィルタ手段４０と、平均化手段４１と、ランク付け手段４２とを含んでいる。
【００４７】
フィルタ手段４０は、スペクトル検出手段２０から取得したスペクトルの波形を平滑化する（図５参照）。
【００４８】
平均化手段４１は、フィルタ手段４０で処理されたスペクトルの信号レベルを、予め設定された周波数ブロックＦ１〜Ｆ５ごとに、平均化する（図６参照）。ここでは、５つの周波数ブロックＦ１〜Ｆ５がこの順序で周波数の低い側から設定され（図６参照）、当該周波数ブロックＦ１〜Ｆ５が同じ周波数幅を有している場合を例示する。但し、この例に限定されるものではない。
【００４９】
ランク付け手段４２は、平均化手段４１から周波数ブロックＦ１〜Ｆ５ごとの平均化データを順次取得し、周波数ブロックＦ１〜Ｆ５ごとに、かつ、予め設定された時間ブロックＴ１〜Ｔ３ごとに、平均化データを所定のランク付け基準に従ってランク付けする（図７参照）。
【００５０】
ここでは、時間ブロックＴ１〜Ｔ３は、電力線１による電源電圧の周期性に基づいて設定されている。より具体的には、時間ブロックＴ１は電源電圧の最大ピークを挟む区間に設定され、時間ブロックＴ３は電源電圧の最小ピークを挟む区間に設定され、時間ブロックＴ２は両時間ブロックＴ１，Ｔ３の間の区間として設定されている。図７には時間ブロックＴ２が時間ブロックＴ１から時間ブロックＴ３までの電圧減少区間として図示されているが、時間ブロックＴ３から次の時間ブロックＴ１までの電圧増加区間を時間ブロックＴ２としても構わない。あるいは、電圧減少区間と電圧増加区間の両方を別々の時間ブロックＴ２とすることで、合計４つの時間ブロックを設定しても構わない。あるいは、電圧減少区間と電圧増加区間をまとめて１つの時間ブロックＴ２として扱っても構わない。
【００５１】
なお、ランク付け手段４２は、例えば、スペクトル検出手段２０によって検出されたスペクトルまたはフィルタ手段４０によって処理されたスペクトルにおいて電源電圧の周波数（例えば６０Ｈｚまたは５０Ｈｚ）のレベル変化から電源電圧の変化を検知し、当該電圧変化に応じて時間ブロックＴ１〜Ｔ３を認定することが可能である。
【００５２】
時間ブロックＴ１〜Ｔ３の区間設定はここでの例に限定されるものではない。但し、各種機器が発生するノイズは電源周期のピーク付近に現れるという特性に鑑みれば、ピーク付近とそれ以外とに分割する上記態様は合理的、現実的である。
【００５３】
また、ここでは時間ブロックＴ１〜Ｔ３は同じ時間幅に設定されている。但し、時間幅の設定はこの例に限定されるものではない。例えばピーク付近に出現するノイズの広がりすなわち時間幅に応じて時間ブロックＴ１〜Ｔ３の時間幅を設定しても構わない。
【００５４】
ランク付け手段４２が利用するランク付け基準は、ここでは、平均化データのレベル、すなわちスペクトルの信号レベルを３段階に分別するために予め規定された基準である。すなわち、レベルが最も低い側から順番にランクＡ，Ｂ，Ｃが規定されている（図７参照）。各ランクのレベル幅は任意に設定可能である。なお、ランク付け基準はかかる例に限定されるものではない。
【００５５】
ランク付け手段４２は、ランク付け結果をノイズランクテーブルにまとめる。ランク付け結果の情報は、テーブル形式ではなく、他のデータ形式にまとめられても構わない。ノイズランクテーブルはスペクトル分析手段２１によるスペクトル分析結果５０（図７参照）として、推定手段２５と判別手段２３へ出力される（図３参照）。
【００５６】
なお、スペクトル分析結果５０を「ノイズランクテーブル５０」とも称することにする。また、スペクトルの信号レベルが低いほどノイズレベルは小さいので、スペクトルの信号レベルが低いほど信号品質が高いと表現することができる（図７参照）。かかる点に鑑みると、ノイズランクテーブル５０を「信号品質ランクテーブル５０」とも称しても構わない。
【００５７】
＜スペクトル情報データベース＞
スペクトル情報データベース２２は、複数のノイズ源について予め取得された信号品質ランクテーブル５０（すなわちスペクトル分析結果５０）を格納している。当該データベース２２内に格納する信号品質ランクテーブル５０は、例えば、スペクトル検出手段２０およびスペクトル分析手段２１に相当する機能を有した装置によって予め作成可能である。そのようにして作成された信号品質ランクテーブル５０を半導体メモリ等に記録することによって、スペクトル情報データベース２２が構築されている。
【００５８】
なお、図８の例では、ノイズ源としてテレビと冷蔵庫と掃除機を例示しているが、ノイズ源はかかる例示の機器に限定されるものではない。また、ノイズ源を複数の機器とすることも可能である。すなわち、複数の機器を同時に使用し、その際のノイズ分析結果を信号品質ランクテーブル５０にまとめても構わない。
【００５９】
＜判別手段＞
判別手段２３は、スペクトル検出手段２１が生成した信号品質ランクテーブル５０を、スペクトル情報データベース２２内の信号品質ランクテーブル５０と順次照合する。そして、判別手段２３は、かかる照合によって、スペクトル検出手段２１が作成した信号品質ランクテーブル５０の起源となっているノイズ源を、スペクトル情報データベース２２に記録されている複数のノイズ源から判別する。
【００６０】
ここでは上記判別処理を、尤度判定を利用して行う場合を例示する。この場合、判定手段２３は、例えば、類似度評価手段６０と、累積手段６１と、判定手段６２と、テーブル読み出し手段６３とを含んでいる。
【００６１】
類似度評価手段６０は、まず、スペクトル分析手段２１によって生成された信号品質ランクテーブル５０と、スペクトル情報データベース２２内に在るいずれか１つの信号品質ランクテーブル５０とを取得する。そして、類似度評価手段６０は、所定の類似度評価基準に従って、両テーブル５０の対応する項目ごとに、類似度を評価する。
【００６２】
例えば周波数ブロックＦ１における時間ブロックＴ１のランク（以下「項目（Ｆ１，Ｔ１）のランク」のように表現することにする）は、スペクトル分析手段２１による信号品質ランクテーブル５０では図７の例においてランクＣであり、スペクトル情報データベース２２内のテレビの信号品質ランクテーブル５０では図８の例においてランクＣである。この場合、類似度評価手段６０は、項目（Ｆ１，Ｔ１）のランクの類似度は、所定の類似度評価基準に従って、１００％であると評価する。
【００６３】
ここで、類似度評価基準は、図８の例では、ランクＡ，Ｃの組み合わせを類似度３０％と評価し、ランクＡ，Ｂの組み合わせを類似度６０％と評価し、ランクＢ，Ｃの組み合わせを類似度８０％と評価し、ランクＡ，Ａの組み合わせとランクＢ，Ｂの組み合わせとランクＣ，Ｃの組み合わせを類似度１００％と評価するという内容が予め規定されている。なお、類似度評価基準の規定はこの例に限定されるものではない。
【００６４】
類似度評価手段６０は、かかる類似度評価を全ての項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）について行い、それらの結果を累積手段６１へ出力する。
【００６５】
累積手段６１は、各項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）の類似度評価結果を加算し、加算結果を判定手段６２へ出力する。なお、加算結果を全項目数で除算して平均値を出力するように累積手段６１を変形することも可能である。
【００６６】
類似度評価手段６０および累積手段６１は、スペクトル情報データベース２２内の全テーブル５０と、スペクトル分析手段２１が生成したテーブル５０との組み合わせについて、上記処理を行う。
【００６７】
判定手段６２は、累積手段６１によって算出されたノイズ源ごとの累積値のうちで、最高値であるという条件、および、予め設定されたしきい値以上の値であるという条件を同時に満足する累積値が在るか否かを判定する。
【００６８】
そして、判定手段６２は、そのような累積値が在ると判定した場合、その累積値に対応するノイズ源の種別を示す信号を、判別手段２３による判別結果として出力する。他方、判定手段６２は、上記２つの条件を同時に満足する累積値が無いと判定した場合、スペクトル分析手段２１によって生成された信号品質ランクテーブル５０に対応するノイズ源は特定できなかった旨を示す信号を、判別手段２３による判別結果として出力する。これらの判別結果は、推定手段２５へ出力される。
【００６９】
ここで、上記の所定しきい値以上の値であるという条件は、判別の確度を保証するために課される。換言すれば、許容される確度に応じて、しきい値を設定すればよい。
【００７０】
また、スペクトル分析手段２１によって生成された信号品質ランクテーブル５０に対応するノイズ源が特定された場合、判定手段６２はテーブル読み出し手段６３に対して、そのノイズ源に係る信号品質ランクテーブル５０を読み出すように指示する。
【００７１】
テーブル読み出し手段６３は、判定手段６２による上記指示に従って、特定されたノイズ源に係る信号品質ランクテーブル５０をスペクトル情報データベース２２から読み出して、推定手段２５へ出力する。
【００７２】
＜長期ノイズ傾向情報データベース＞
長期ノイズ傾向情報データベース２４は、長期ノイズ傾向情報５１、すなわちスペクトル分析処理における処理単位時間よりも長い時間に渡るノイズ状況の傾向に関する情報を格納している（図９参照）。図９の例では、長期ノイズ傾向情報５１はテーブル形式にまとめられているため、当該情報５１を「長期ノイズ傾向テーブル５１」とも称することにする。なお、情報５１は他のデータ形式にまとめられても構わない。
【００７３】
図９に例示の長期ノイズ傾向テーブル５１には一日におけるノイズ状況の変化が記録されている。具体的には、一日を朝、昼および夜の３つの時間に区分して（それぞれの時間長さは任意に設定可能である）、周波数ブロックＦ１〜Ｆ５ごと、および、朝、昼および夜の時間区分ごとに、ノイズ状況が数値化されている。ここではノイズ状況を示す数値が大きいほど、ノイズ状況が良好化し（換言すれば通信品質が高くなる）ものとし、ノイズ状況を示す数値は０〜１の間の数値とする。また、長期ノイズ傾向テーブル５１は、電力線１に接続されている機器の総合的な使用状況（すなわち機器ごとの使用状況ではない）を着目対象としている。
【００７４】
ここで、例えば冷暖房装置の使用状況は季節によって異なる点に鑑みると、長期ノイズ傾向テーブル５１は四季ごとに準備されていると好ましい。また、図９に例示の長期ノイズ傾向テーブル５１において朝、昼および夜の時間区分を春、夏、秋および冬に変更しても構わない。また、その他の観点から種々の長期ノイズ傾向テーブル５１を準備することが可能である。
【００７５】
なお、例えば時間管理手段１８の上記時間経過管理機能を利用すれば、朝昼夜や四季を区別することは可能である。
【００７６】
ここで、信号品質ランクテーブル５０（図７および図８参照）は機器種別ごとに情報を管理するのに対し、長期ノイズ傾向テーブル５１は全ての機器をまとめて一括的に情報を管理する。また、信号品質ランクテーブル５０で扱う時間に比べて、長期ノイズ傾向テーブル５１で扱う時間の方が長い。このため、信号品質ランクテーブル５０は個別的、具体的な情報を記録するのに対し、長期ノイズ傾向テーブル５１は総合的、統計的な情報を記録する。
【００７７】
長期ノイズ傾向情報データベース２４は、長期ノイズ傾向テーブル５１を半導体メモリ等に記録することによって構築される。テーブル５１は種々の手法で作成可能である。例えば、予め実験を行うことによって、あるいは、既にマンションや戸建等に導入されている通信装置１０から情報を収集することによって、テーブル５１を作成可能である。あるいは、通信装置１０が自身でスペクトル分析手段２１による分析結果等の情報を収集してテーブル５１を新規作成あるいは更新するようにしてもよい。なお、出荷時のテーブル５１は書き換えができないようにしてもよい。
【００７８】
＜推定手段＞
推定手段２５は、スペクトル分析手段２１による分析結果（すなわち信号品質ランクテーブル５０）と、判別手段２３による判別結果と、判別手段２３（のテーブル読み出し手段６３）によって読み出された信号品質ランクテーブル５０と、長期ノイズ傾向情報データベース２４内のテーブル５１と、本通信装置１０の相手となる受信側装置から送られてくる伝送路特性推定情報とを取得する（図９参照）。そして、推定手段２５は、これらに基づいて所定の推定処理を実行することによって、電力線１上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定し、得られた推定送信条件を変調手段１２へ出力する。
【００７９】
推定する送信条件は、送信のタイミングおよび時間長さに関する条件と、変調信号の生成に利用する周波数に関する条件と、時間軸ダイバーシティの利用およびその回数に関する条件とのうちの少なくとも１つを含む。ここでは説明のために、推定する送信条件がこれらの条件を全て含む場合を例示する。
【００８０】
図９に例示の推定手段２５は、選択手段７０と、テーブル選択指示手段７１と、記憶手段７２と、選択手段７３と、確率判定手段７４と、ランク／数値変換手段７５と、ランク補正手段７６と、条件決定手段７７とを含んでいる。これらの要素７０〜７７によって所定の推定処理が実行される。
【００８１】
選択手段７０は、スペクトル分析手段２１が出力した信号品質ランクテーブル５０と、判別手段２３のテーブル読み出し手段６３が読み出した信号品質ランクテーブル５０とを取得可能に構成され、テーブル選択指示手段７１による指示に従っていずれか一方のテーブル５０を選択的に出力する。
【００８２】
テーブル選択指示手段７１は、判別手段２３から出力される判別結果を取得し、当該判別結果の内容に従って選択手段７１を制御する。
【００８３】
すなわち、テーブル選択指示手段７１は、取得した判別結果が、スペクトル分析手段２１によって作成された信号品質ランクテーブル５０に対応するノイズ源が特定された旨である場合、選択手段７０に指示して、判別手段２３によって読み出された信号品質ランクテーブル５０を当該選択手段７０から出力させる。また、この場合、テーブル選択指示手段７１は、判別手段２３から取得した判別結果に基づいて、特定されたノイズ源の種別を確率判定手段７４へ出力する。
【００８４】
他方、テーブル選択指示手段７１は、取得した判別結果がノイズ源が特定されなかった旨である場合、選択手段７０に指示して、スペクトル分析手段２１によって生成された信号品質ランクテーブル５０を当該選択手段７０から出力させる。
【００８５】
記憶手段７２は、判別手段２３が読み出した信号品質ランクテーブル５０を蓄積していく。なお、記憶手段７２は一定期間読み出されないテーブル５０を当該記憶手段７２内から削除するようにしてもよい。
【００８６】
選択手段７３は、選択手段７０から出力される信号品質ランクテーブル５０と、記憶手段７２内の信号品質ランクテーブル５０とを取得可能に構成され、確率判定手段７４による指示に従っていずれか一方のテーブル５０を選択的に出力する。
【００８７】
確率判定手段７４は、テーブル選択指示手段７１から、判別手段２３によって特定されたノイズ源の種別を取得し、所定の対象期間（例えば１日）内における当該ノイズ源の出現確率（換言すれば使用頻度）の統計を取る。なお、かかる統計は判別手段２３によって判別したノイズ源を対象とするので、当該統計はスペクトル情報データベース２２内に格納されている各ノイズ源を対象として出現確率データが収集されることになる。このようにして生成された統計データに基づいて、確率判定手段７４は、上記対象期間のうちで出現確率が予め設定されたしきい値以上となる期間（以下「高確率期間」とも称する）を抽出する。
【００８８】
そして、確率判定手段７４は、高確率期間において判別手段２３から、当該高確率期間に対応するノイズ源が判別された旨の判別結果を取得した場合、換言すれば、判別手段２３から判別結果を取得した時刻が当該取得した判別結果に係るノイズ源の高確率期間中に在る場合、選択手段７３がその高い出現確率に対応するノイズ源の信号品質ランクテーブル５０を記憶手段７２から読み出して出力するように、選択手段７３を制御する。他方、その他の場合は、確率判定手段７４は、選択手段７０によって選択された信号品質ランクテーブル５０が出力されるように、選択手段７３を制御する。
【００８９】
ランク／数値変換手段７５は、選択手段７３から出力された信号品質ランクテーブル５０中の各項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）のランクを所定のランク／数値変換ルールに従って数値化する。かかる変換ルールでは、ランクＡに割り当てられる数値がランクＢ，Ｃに割り当てられる数値よりも大きく、ランクＢに割り当てられる数値がランクＣに割り当てられる数値よりも大きくなるように規定されている。すなわち、通信品質のランクが高いほど、大きなランク値が割り当てられる。換言すれば、ノイズ状況が悪いほど、小さいランク値が割り当てられている。なお、ここではいずれのランク値も０〜１の範囲内の数値とする。そして、ランク／数値変換手段７５は、そのようにして変換処理された信号品質ランクテーブル５０を出力する。
【００９０】
ランク補正手段７６は、ランク／数値変換手段７５から、数値化された信号品質ランクテーブル５０を取得するとともに、長期ノイズ傾向情報データベース２４から長期ノイズ傾向テーブル５１を読み出す。そして、ランク補正手段７６は、信号品質ランクテーブル５０中の項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）の値を長期ノイズ傾向テーブル５１で補正する。
【００９１】
図９にはランク補正手段７６が乗算手段で構成される場合が例示されている。かかる構成例によれば、例えば“夜”における通信では、ランク補正手段７６は、信号品質ランクテーブル５０中の項目（Ｆ１，Ｔ１）の値と、長期ノイズ傾向テーブル５１中の項目（Ｆ１，“夜”）の値とを乗算して、その乗算値を項目（Ｆ１，Ｔ１）の補正後の値に採用する。ランク補正手段７６は同様にして全ての項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）の値を補正する。そして、ランク補正手段７６は補正後の信号品質ランクテーブル５０を出力する。
【００９２】
なお、ランク補正手段７６は、時間管理手段１８（図１参照）を利用することによって、朝、昼および夜（より具体的にはこれらに対応付けられた時間帯）を判別することが可能である。
【００９３】
条件決定手段７７は、ランク補正手段７６から補正後の信号品質ランクテーブル５０を取得するとともに、本通信装置１０の相手となる受信側装置から送られてきた伝送路特性推定情報を取得し、これらに基づいて推定送信条件を決定する。なお、通信装置１０は、受信側装置で生成された伝送路特性推定情報を通信機能によって取得可能であり、取得した伝送路特性推定情報は例えば通信制御手段１１から条件決定手段７７へ供給される。
【００９４】
図１０には、条件決定手段７７がサブキャリアマッピング決定手段８０と、フレーム構成決定手段８１とを含む場合が例示されている。
【００９５】
サブキャリアマッピング決定手段８０は、ランク補正手段７６から取得した信号品質ランクテーブル５０中の各項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）のランク値を、所定の変換ルールに従ってサブキャリア密度の値に変換する（図１１参照）。なお、図１２に１００％、７５％、５０％および２５％のサブキャリア密度についてサブキャリア構成例を模式的に示す。なお、ここでは、各サブキャリア密度について、どの周波数のサブキャリアを利用するかは予め設定されるものとする。
【００９６】
図１０に戻り、この例による変換ルールでは、ランク値１．０〜０．８はキャリア密度１００％に変換され、ランク値０．８〜０．５はキャリア密度７５％に変換され、ランク値０．５〜０．３はキャリア密度５５％に変換され、ランク値０．３〜０．１はキャリア密度２５％に変換される。なお、ランク値０．１〜０．０はキャリア密度０％に変換されるが、サブキャリア密度が０％の場合には送信は行われない。
【００９７】
なお、図１１に模式的に示すように、周波数ブロックＦ１〜Ｆ５のサブキャリア密度値をまとめたデータを、サブキャリアマッピングテーブル１００と称することにする。つまり、図１１には時間ブロックＴ１〜Ｔ３のそれぞれのサブキャリアマッピングテーブル１００が例示されている。
【００９８】
フレーム構成決定手段８１は、サブキャリアマッピング決定手段８０によって生成された各時間ブロックＴ１〜Ｔ３のサブキャリアマッピングテーブル１００を取得し、これらのテーブル１００に基づいて送信フレームの構成を決定する。図１０に例示のフレーム構成決定手段８１は、平均算出手段９０と、フレーム要件決定手段９１と、マッピング補正手段９２とを含んでいる。
【００９９】
平均算出手段９０は、ここでは、時間ブロックＴ１〜Ｔ３ごとに、５つの周波数ブロックＦ１〜Ｆ５のサブキャリア密度の平均値（以下「時間ブロック平均値」とも称する）を算出する処理と、得られた３つの時間ブロック平均値についてさらに平均値（以下「トータル平均値」とも称する）を算出する処理とを行う（図１３参照）。
【０１００】
フレーム要件決定手段９１は、時間ブロック平均値とトータル平均値に基づき所定の判定基準に従って、送信フレームの構成を決定する。図１０に例示の判定基準によれば、トータル平均値が１００％〜８０％の場合、時間ブロックＴ１〜Ｔ３の全てに渡る連続フレーム（図２参照）が採用される。また、トータル平均値が８０％〜２０％の場合、時間ブロック平均値が最高の時間ブロックにおいてのみ送信を行うようにフレームを分割する形態が採用される（図２の分割フレームを参照）。また、トータル平均値が２０％〜０％の場合、時間ブロックＴ１〜Ｔ３のいずれにもフレームは構成されない。すなわち、トータル平均値が２０％〜０％の場合、時間ブロックＴ１〜Ｔ３のいずれも信号送信に適さないと判定され、送信を行わない。
【０１０１】
また、図１０の例による判定基準には、時間軸ダイバーシティの利用およびその回数が規定されている。例えば、トータル平均値が８０％〜６０％の場合、時間軸ダイバーシティを行わない形態が採用される。また、トータル平均値が６０％〜４０％の場合、同じ送信フレームを２回送信する時間軸ダイバーシティが採用され、トータル平均値が４０％〜２０％の場合、同じ送信フレームを４回送信する時間軸ダイバーシティが採用される。なお、図１４には時間軸ダイバーシティを行わない場合と行う場合を模式的に図示している（図中のＦＲ１〜ＦＲ３はフレームを表している）。
【０１０２】
また、フレーム要件決定手段９１は、時間ブロック平均値が最高値の時間ブロックのサブキャリアマッピングテーブル１００を、マッピング補正手段９２へ出力する。
【０１０３】
図１３の例によれば、フレーム要件決定手段９１は、（i）分割フレーム、（ii）時間ブロックＴ２においてのみ送信する、（iii）時間軸ダイバーシティ無し、（iv）時間ブロック平均値が最高値の時間ブロックＴ２のサブキャリアマッピングテーブル１００を利用する、という内容のフレーム構成要件を決定する。
【０１０４】
マッピング補正手段９２は、フレーム要件決定手段９１によって採用されたサブキャリアマッピングテーブル１００（時間ブロック平均値が最高値である）と、本通信装置１０の相手となる受信側装置から送られてきた伝送路特性推定情報とを取得し、サブキャリアマッピングテーブル１００を、伝送路特性推定情報を利用して補正する。
【０１０５】
伝送路特性推定情報は、例えば、サブキャリアマッピングテーブル１００と同様に周波数ブロックＦ１〜Ｆ５ごとのサブキャリア密度値がまとめられたデータであるトーンマップテーブル１０１（図１５参照）として表される。図１５の例によれば、マッピング補正手段９２は、サブキャリアマッピングテーブル１００中の各項目（ここでは各周波数ブロックＦ１〜Ｆ５）の内容を、トーンマップテーブル１０１中の対応する項目の内容に置き換えることによって、補正を行う。そして、マッピング補正手段９２は、補正後のサブキャリアマッピングテーブル１００を出力する。
【０１０６】
ここで、伝送路特性推定処理として各種方式を採用可能である。原理的には、送信側装置（ここでは本通信装置１０）が所定信号を送信し、受信側装置が、受信した当該所定信号と、送信時の当該所定信号（送信時の信号構成は受信側装置に予め知らされている）とを比較して信号歪みを分析することによって、伝送路特性が推定される。
【０１０７】
これにより、条件決定手段７７は、（ａ）フレーム分割を行うか否かの情報と、（ｂ）フレーム分割する場合にフレーム送信に利用する時間ブロックの種別と、（ｃ）時間軸ダイバーシティの利用およびその回数と、（ｄ）利用するサブキャリアマッピングテーブル１００（適宜、マッピング補正される）とを決定する。条件決定手段７７によって決定された情報（換言すればフレーム構成要件）は、推定手段２５（図３および図９参照）よって推定された送信条件として変調手段１２へ出力される。
【０１０８】
ここで、推定送信条件に関し、上記の送信のタイミングおよび時間の長さに関する条件はフレーム構成要件（ａ），（ｂ）に対応し、また、上記の変調信号の生成に利用する周波数に関する条件はフレーム構成要件（ｄ）に対応する。また、上記の時間軸ダイバーシティの利用およびその回数に関する条件はフレーム構成要件（ｃ）に対応する。
【０１０９】
マッピング補正手段９２による補正は、常時利用することも可能であるが、ここでは断続的に（例えば一定時間ごとに）利用するものとする。なお、マッピング補正手段９２を利用するか否かは例えばソフトウェア上で設定可能である。
【０１１０】
＜変調手段＞
変調手段１２は、推定手段２５によって推定された送信条件を取得し、当該推定送信条件に従って変調信号の生成および出力を行う。図１６に変調手段１２の構成例を簡略的に示す。図１６の例では変調手段１２は、可変クロック発生手段１１０と、逆ＦＦＴ手段１１１とを含んでいる。
【０１１１】
可変クロック発生手段１１０は、周波数ｆｓのクロックを生成して出力する。但し、周波数ｆｓは可変であり、ここではノイズ分析手段１７によって制御される。
【０１１２】
逆ＦＦＴ手段１１１は、通信制御手段１１から周波数領域のフレームデータを取得し、当該周波数領域のフレームデータに対して逆ＦＦＴ処理を実行することによって時間領域のフレームデータを生成する。生成された時間領域のフレームデータは送信手段１３へ出力される。この際、逆ＦＦＴ手段１１１は、可変クロック発生手段１１０が生成したクロックと、ＦＦＴポイント数Ｎ（ここでは定数とし、変調手段１２が利用可能な形態で予め与えられているものとする）とを利用して逆ＦＦＴ処理を行う。
【０１１３】
ＯＦＤＭの場合、一般に、上記クロックの周波数ｆｓと、ポイント数Ｎと、フレームのサイズ（すなわち時間幅）ＴＷとの間には、ＴＷ＝Ｎ／ｆｓの関係が成り立つ（図１７参照）。つまり、クロック周波数ｆｓとポイント数ＮとによってフレームサイズＴＷを制御可能である。かかる点に鑑み、図１６の例では、可変クロック発生手段１１０は、ノイズ分析手段１７から送信時間長さ（フレームサイズＴＷに対応する）に関する推定条件を取得し、当該送信時間長さとＦＦＴポイント数Ｎとを利用してクロック周波数ｆｓを決定する。
【０１１４】
なお、ポイント数Ｎを、ノイズ分析手段１７が出力する推定送信条件に従って変化させるように構成してもよい。
【０１１５】
また、フレームを構成する最小単位であるシンボルの個数を制御することによって、１フレームのサイズを制御するように構成してもよい。
【０１１６】
＜効果等＞
上記のように通信装置１０によれば、電力線１の電圧を、電圧値の時間変化ではなく、スペクトルの時間変化について分析する。また、スペクトル分析結果５０に基づいて、電力線１上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定し、推定した条件を利用して変調信号を生成する。したがって、電圧値の時間変化だけをモニタする場合に比べて、多彩な送信条件を導出することが可能になる。例えば電圧値の時間変化だけをモニタする場合には把握できなかった周波数の空きを利用することによって、通信のロバスト性（持続性等を含む）や通信効率を向上させることができる。
【０１１７】
また、通信装置１０では、検出対象ノイズを電源電圧のピークに現れる周期性ノイズに限定しないので、例えば非周期性ノイズ（雷等の外来ノイズ等）や負荷変動等による電源電圧の周期性の乱れにも対応可能である。
【０１１８】
また、推定する送信条件が、送信のタイミングおよび時間長さに関する条件と、変調信号の生成に利用する周波数に関する条件と、時間軸ダイバーシティの利用およびその回数に関する条件とのうちの少なくとも１つを含むことによって、通信のロバスト性の向上に貢献する。
【０１１９】
また、スペクトル情報データベース２２内のスペクトル分析結果５０はノイズ源が既知である状況で取得されたものであるので、スペクトル分析手段２１によって生成されたスペクトル分析結果５０（換言すれば、未知のノイズ源に関するスペクトル分析結果５０）に比べて、その分析結果内容は信頼性が高いと考えられる。このため、スペクトル分析手段２１が生成したスペクトル分析結果５０に対応するノイズ源が特定された場合には、スペクトル情報データベース２２内のスペクトル分析結果５０を利用して送信条件を推定する方が、推定確度を向上させることができる。
【０１２０】
また、上記のように出現確率が所定値以上になる高確率期間ではスペクトル情報データベース２２内のスペクトル分析結果５０を優先的に利用するので、送信フレームを長期的に設計することができる。また、送信フレームの長期的な設計が可能であることは、通信効率の向上に寄与する。
【０１２１】
また、長期ノイズ傾向テーブル５１の利用により、電力線１のノイズ状況の長期的な傾向が加味されるので、推定送信条件の信頼性を向上させることができる。
【０１２２】
また、伝送路特性推定情報の利用によれば、受信側から見た伝送路特性が加味されるので、送信条件の推定に伝送路の構成（分岐等）を反映させることが可能である。これにより、通信品質をさらに向上させることができる。
【０１２３】
ここで、一般的に伝送路特性推定情報は受信側で利用されるところ、通信装置１０は送信側として動作する際に伝送路特性推定情報を利用する。これにより通信品質を向上させることができる。例えば、伝送路が分岐していると、送信側から推定した伝送路特性と受信側から推定した伝送路特性とが相違する場合がある。このため、通信装置１０のように、受信側から取得した伝送路特性推定情報を利用することによって、上記相違を補正することができる。
【０１２４】
マッピング補正手段９２による伝送路特性推定情報を利用した補正は、常時実行してもよいし、断続的に（例えば一定時間ごとに）実行してもよい。但し、一般に伝送路特性推定処理は送信側と受信側との両方を用いた大がかりなものになるので、頻繁に実行すると通信システム全体に大きな負荷がかかってしまう。この観点からは、断続的な利用の方が好ましい。
【０１２５】
受信側で推定した伝送路特性のみを利用してマッピングテーブルを作成することも可能である。しかし、実際の通信では、マスターになるいずれかの通信装置がまず送信を行うことによって通信が開始されることに鑑みれば、本通信装置１０のように送信側において伝送路（ここでは電力線１）のスペクトル分析を行って好適な送信条件を調査することは有用である。このため、通信装置１０では、受信側で推定された伝送路特性を通信品質向上のために補助的に利用する。
【０１２６】
＜変形例＞
ところで、上記から分かるように受信側から入手する伝送路特性推定情報の利用は任意である。このため、通信装置１０を、伝送路特性推定情報を利用しない構成、具体的にはマッピング補正手段９２（図１０参照）を削除した構成に変形することも可能である。
【０１２７】
また、長期ノイズ傾向テーブル５１を利用しない構成、具体的には通信装置１０から長期ノイズ傾向情報データベース２４とランク補正手段７６とを削除した構成を採用することも可能である（図９参照）。
【０１２８】
また、スペクトル情報データベース２２に記録されているノイズ源に関して出現確率の統計を取らない構成、具体的には通信装置１０から確率判定手段７４と選択手段７３と記憶手段７２とを削除した構成を採用することも可能である（図９参照）。
【０１２９】
また、スペクトル分析手段２１によって生成されたスペクトル分析結果５０に対応するノイズ源の種別を判別しない構成、具体的には通信装置１０からスペクトル情報データベース２２と判別手段２３とを削除した構成を採用することも可能である（図８参照）。
【０１３０】
変形例に係るこれらの構成によれば、装置のコスト、サイズ等を削減することができる。
【符号の説明】
【０１３１】
１ 電力線
１０ 通信装置
１２ 変調手段
１６ 復調手段
１７ ノイズ分析手段
２０ スペクトル検出手段
２１ スペクトル分析手段
２２ スペクトル情報データベース
２３ 判別手段
２４ 長期ノイズ傾向情報データベース
２５ 推定手段
３０ ＦＦＴ回路
５０ スペクトル分析結果（信号品質ランクテーブル）
５１ 長期ノイズ傾向情報（長期ノイズ傾向テーブル）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力線を利用した通信方式（ＰＬＣ）による通信装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＰＬＣには様々な変調方式が用いられており、近年は狭帯域（４００ｋＨｚ程度）で効率の良いＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing）方式が増えつつある。
【０００３】
しかし、電力線には各種機器の動作ノイズや外来ノイズ等が現れる。ＰＬＣで狭帯域（例えば１０ｋＨｚ〜４５０ｋＨｚ）を使用する場合、各種機器から発生するインパルス性のノイズが顕著である。かかるノイズは電源周期のピーク付近に周期的に現れる特性がある。
【０００４】
例えばＣＲＴカラーＴＶによるノイズ波形を図１８に示す。また、図１９および図２０にインバータ駆動の蛍光ランプおよびブラシモータ型の掃除機によるノイズ波形をそれぞれ示す。なお、図１８〜図２０の波形は非特許文献１に記載されている。図１８〜図２０中の「ＴAC／２］は電力線１による供給電圧（すなわち電源電圧）の１周期の１／２を意味し、ここでは１／１２０秒を示している。つまり、図１８〜図２０からノイズの周期性が読み取れる。
【０００５】
電源周期のピーク付近に現れる周期性ノイズに着目し、ノイズの影響を回避する技術が特許文献１，２に紹介されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１０９２９号公報
【特許文献２】特開２００７−２５８８９７号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】片山正昭、外２名、"A Mathematical Model of Noise in Narrowband Power-Line Communication Systems"、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、VOL. 24、NO. 7、JULY 2006、p. 1267-1276
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記のように各種機器によるノイズは周期性を有している。このため、当該周期性に着目してノイズの影響を回避することは有用であると考えられる。
【０００９】
本発明は、電力線に生じるノイズをさらに詳細に分析することによって、通信のロバスト性を向上可能な通信装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の態様に係る通信装置は、電力線通信（ＰＬＣ）に係る変調信号を送信データに従って生成する変調手段と、前記変調信号の出力先となる電力線のノイズ状況を分析するノイズ分析手段とを備え、前記ノイズ分析手段は、前記電力線の電圧のスペクトルを検出するスペクトル検出手段と、前記スペクトルの時間変化を所定の分析処理で以て分析し、得られたスペクトル分析結果を出力するスペクトル分析手段と、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果に基づいて、前記電力線上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定する推定手段とを有し、前記変調手段は、前記推定手段によって推定された前記送信条件に従って、前記変調信号の生成および出力を行う。
【００１１】
また、第２の態様に係る通信装置は、上記の第１の態様に係る通信装置であって、前記ノイズ分析手段は、複数のノイズ源について予め取得された前記スペクトル分析結果を格納しているスペクトル情報データベースと、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果を、前記スペクトル情報データベース内の前記スペクトル分析結果と照合することによって、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果の起源となっているノイズ源を前記複数のノイズ源から判別する判別手段とをさらに有し、前記推定手段は、前記判別手段によって特定のノイズ源が判別した場合、前記スペクトル情報データベース内の前記特定のノイズ源に対応する前記スペクトル分析結果に基づいて前記送信条件を推定し、前記判別手段によって前記特定のノイズが判別されなかった場合、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果に基づいて前記送信条件を推定する。
【００１２】
また、第３の態様に係る通信装置は、上記の第２の態様に係る通信装置であって、前記推定手段は、前記判別手段による判別結果に基づいて前記複数のノイズ源を対象としてノイズの出現確率の統計を取り、前記出現確率が所定値以上になる高確率期間において前記高確率期間に対応する前記特定のノイズ源が判別した場合、前記高確率期間中は、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果よりも、前記スペクトル情報データベース内の前記特定のノイズ源に対応する前記スペクトル分析結果を優先的に利用する。
【００１３】
また、第４の態様に係る通信装置は、上記の第１ないし第３の態様のうちのいずれか１つに係る通信装置であって、前記ノイズ分析手段は、前記所定の分析処理での処理単位時間に比べて長い時間に渡る前記ノイズ状況の傾向に関する長期ノイズ傾向情報を格納している長期ノイズ傾向情報データベースをさらに有し、前記推定手段は、前記スペクトル分析結果に加え前記長期ノイズ傾向情報にも基づいて前記送信条件を推定する。
【００１４】
また、第５の態様に係る通信装置は、上記の第１ないし第４の態様のうちのいずれか１つに係る通信装置であって、前記送信条件は、送信のタイミングおよび時間長さに関する条件と、前記変調信号の生成に利用する周波数に関する条件と、時間軸ダイバーシティの利用およびその回数に関する条件とのうちの少なくとも１つを含む。
【００１５】
また、第６の態様に係る通信装置は、上記の第１ないし第５の態様のうちのいずれか１つに係る通信装置であって、前記推定手段は、当該通信装置の通信相手から前記電力線の伝送路特性推定情報を取得し、前記伝送路特性推定情報にも基づいて前記送信条件を推定する。
【００１６】
また、第７の態様に係る通信装置は、上記の第１ないし第６の態様のうちのいずれか１つに係る通信装置であって、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）回路を含む復調手段をさらに備え、前記ＦＦＴ回路は前記復調手段だけでなく前記スペクトル検出手段にも利用される。
【発明の効果】
【００１７】
上記の第１の態様によれば、電力線の電圧を、電圧値の時間変化ではなく、スペクトルの時間変化について分析する。また、スペクトル分析結果に基づいて、電力線上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定し、推定した送信条件を利用して変調信号を生成する。したがって、電圧値の時間変化だけをモニタする場合に比べて、多彩な送信条件を導出することが可能になる。これにより、通信のロバスト性や通信効率を向上させることができる。
【００１８】
また、上記の第１の態様によれば、検出対象ノイズを電源電圧（電力線によって供給される本来的な電圧）のピークに現れる周期性ノイズに限定しないので、例えば非周期性ノイズ（雷等の外来ノイズ等）や負荷変動等による電源電圧の周期性の乱れにも対応可能である。
【００１９】
上記の第２の態様によれば、ノイズ源が特定された場合には、予め準備された信頼性の高いスペクトル分析結果に基づいて送信条件を推定する。このため、送信条件の推定確度を向上させることができる。
【００２０】
上記の第３の態様によれば、高確率期間中はスペクトル情報データベース内のスペクトル分析結果を利用するので、送信条件を長期的に設計することができる。また、送信形態の長期的な設計は、通信効率の向上に寄与する。
【００２１】
上記の第４の態様によれば、電力線のノイズ状況の長期的な傾向が加味されるので、送信条件の信頼性を向上させることができる。
【００２２】
上記の第５の態様によれば、通信のロバスト性をさらに向上させることができる。
【００２３】
上記の第６の態様によれば、受信側から見た伝送路特性を加味するので、送信条件の推定に伝送路の構成（分岐等）を反映させることが可能である。これにより、通信品質をさらに向上させることができる。
【００２４】
上記の第７の態様によれば、ＦＦＴ回路を兼用するので、通信装置のコスト、サイズ等を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】実施の形態について通信装置を概説するブロック図である。
【図２】実施の形態について通信装置の送信動作を概説する模式図である。
【図３】実施の形態についてノイズ分析手段を概説するブロック図である。
【図４】実施の形態についてスペクトル検出手段およびスペクトル分析手段を概説するブロック図である。
【図５】実施の形態についてスペクトル検出手段およびスペクトル分析手段を概説する模式図である。
【図６】実施の形態についてスペクトル分析手段を概説する模式図である。
【図７】実施の形態についてスペクトル分析手段を概説する模式図である。
【図８】実施の形態についてスペクトル情報データベースおよび判別手段を概説するブロック図である。
【図９】実施の形態について長期ノイズ傾向情報データベースおよび推定手段を概説するブロック図である。
【図１０】実施の形態について条件決定手段を概説するブロック図である。
【図１１】実施の形態についてサブキャリアマッピング決定手段を概説する模式図である。
【図１２】実施の形態についてサブキャリア密度を概説する模式図である。
【図１３】実施の形態について平均算出手段を概説する模式図である。
【図１４】実施の形態について時間軸ダイバーシティを概説する模式図である。
【図１５】実施の形態についてマッピング補正手段を概説する模式図である。
【図１６】実施の形態について変調手段を概説するブロック図である。
【図１７】実施の形態について変調手段を概説する模式図である。
【図１８】ＣＲＴカラーＴＶによるノイズを示す波形図である。
【図１９】インバータ駆動の蛍光ランプによるノイズを示す波形図である。
【図２０】ブラシモータ型の掃除機によるノイズを示す波形図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
＜通信装置＞
図１に実施の形態に係る通信装置１０を概説するブロック図を示す。図１に例示されるように通信装置１０は、電力線１に接続され、当該電力線１を利用した電力線通信（ＰＬＣ）を行う。図１に例示の通信装置１０は、通信制御手段１１と、変調手段１２と、送信手段１３と、インターフェース手段１４と、受信手段１５と、復調手段１６と、ノイズ分析手段１７と、時間管理手段１８とを含んでいる。なお、図１および後出の図面では各種名称を略記している場合がある。
【００２７】
通信制御手段１１は、通信装置１０における各種処理を担う。例えば、通信制御手段１１は、通信装置１０から送信する送信データを各種用途に応じて生成して変調手段１２へ出力する。また、例えば、通信制御手段１１は、復調手段１６で復調された受信データを取得し、当該受信データに基づいて所定の処理を行う。
【００２８】
変調手段１２は、通信制御手段１１から送信データを取得し、当該送信データに基づいて所定の変調処理を実行することによって、送信データに対応する変調信号を生成し、当該変調信号を送信信号として出力する。ここでは所定の変調処理はＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing）に拠るものとするが、この例に限定されるものではない。特に、変調手段１２は、ノイズ分析手段１７による分析結果に従って、送信信号の生成および出力を行う（後述する）。
【００２９】
送信手段１３は、変調手段１２から送信信号を取得し、当該送信信号を増幅して出力する。
【００３０】
インターフェース手段１４は、通信装置１０と電力線１とを繋ぐインターフェースを構成し、例えば結合トランスで構成される。送信手段１３から出力された送信信号はインターフェース手段１４を介して電力線１へ出力される。また、電力線１上の信号はインターフェース手段１４を介して受信手段１５へ入力される。
【００３１】
受信手段１５は、インターフェース手段１４を介して信号を受信し、当該受信信号を増幅して出力する。
【００３２】
復調手段１６は、受信手段１５から受信信号を取得し、当該受信信号に対して所定の復調処理を実行することによって、受信信号に対応するデータを生成し（すなわち他の装置から送信されたデータを復元し）、当該データを受信データとして出力する。ここでは所定の復調処理はＯＦＤＭに拠るものとし、この場合、復調手段１６にはＦＦＴ（Fast Fourier Transform）回路を利用する。但し、復調処理はＯＦＤＭに限定されるものではない。
【００３３】
ノイズ分析手段１７は、受信手段１５から受信信号を取得し、当該受信信号を所定のノイズ分析処理で以て分析することによって電力線１のノイズ状況を分析し、分析結果を出力する（後述する）。分析結果は変調手段１２において利用される（後述する）。
【００３４】
時間管理手段１８は、時間に関する情報を扱う手段であり、例えば、通信装置１０内で使用する各種クロック信号を生成するクロック信号生成手段と、時間経過を管理する時間経過管理手段とを含んでいる。時間経過管理手段は、例えば、クロック信号生成手段が生成したクロック信号をカウントすることによって、カウント開始時からの時間経過を把握可能である。時間経過管理手段によれば、日中時刻、暦等を管理することができる。
【００３５】
なお、図面の複雑化を避けるために詳細な図示を省略しているが、時間管理手段１８が生成または所有する管理情報は、通信装置１０内の各所へ提供される。また、時間管理手段１８は各所に分散して設けられてもよく、この場合、分散した手段の総称が時間管理手段１８にあたる。
【００３６】
なお、通信制御手段１１等の機能は、ハードウェア、または、ソフトウェア（換言すればプログラム処理）、または、それらの組み合わせによって具現化可能である。
【００３７】
＜通信装置の動作概要＞
通信装置１０のより具体的な例を説明する前に、通信装置１０の動作を概説する。通信装置１０は、一般的な受信動作を行う一方で、ノイズ分析手段１７の採用によって特徴的な送信動作を行う。すなわち、通信装置１０は、電力線１上のノイズを分析し、その分析結果に応じて送信動作を行う。
【００３８】
図２に概説するように、電力線１の電圧波形は、本来の供給電圧の波形（例えば６０Ｈｚまたは５０Ｈｚの正弦波）に、当該電力線１に接続された機器が発生するノイズが重畳された形状になる。
【００３９】
そこで、通信装置１０は、電力線１上のノイズの状況を考慮して、送信信号のフレーム、つまり送信フレームを構成する。具体的には、通信装置１０は、ノイズが少ない場合には送信信号をノイズの有無に関わりなく連続的に出力し（連続フレーム）、ノイズが多い場合には送信信号を分割してノイズを避けたタイミングで出力する（分割フレーム）。
【００４０】
図２に図示されるように、電力線１に接続された機器が発生するノイズは、電力線１による供給電圧（すなわち電源電圧）の各ピーク付近に現れ、周期性を有している。このため、ノイズの周期性を捕捉することは有用である。この点については特許文献１，２の技術も着目している。
【００４１】
しかし、特許文献１，２の技術では単に電圧値レベルについて着目するのみである。これに対し、本発明は、電力線１に接続される機器の種類によってノイズの周波数特性が異なる点を見出し、これに着目している。つまり、通信装置１０はかかる観点に基づいて構成されている。以下に、通信装置１０をより具体的に例示する。
【００４２】
＜ノイズ分析手段＞
図３にノイズ分析手段１７の構成を概説するブロック図を示す。図３に例示によれば、ノイズ分析手段１７は、スペクトル検出手段２０と、スペクトル分析手段２１と、スペクトル情報データベース２２と、判別手段２３と、長期ノイズ傾向情報データベース２４と、推定手段２５とを含んでいる。また、図４〜図１７にこれらの手段２０〜２５の構成および動作を概説する図を示す。
【００４３】
＜スペクトル検出手段＞
スペクトル検出手段２０は、受信手段１５（図１参照）から受信信号を取得する。これにより、スペクトル検出手段２０は電力線１の電圧（以下「電力線電圧」とも称する）を取得可能である。スペクトル検出手段２０は、取得した電力線電圧について所定のスペクトル時間Δ内の電圧変化から周波数スペクトルを検出し、検出結果すなわちスペクトルデータ（以下、単に「スペクトル」とも称する）を出力する（図５参照）。スペクトル検出は上記スペクトル検出時間ごとに順次行われる。
【００４４】
スペクトル検出手段２０は、図４に例示するように、例えばＦＦＴ回路３０によって構成可能である。この場合、ＦＦＴ回路３０をスペクトル検出手段２０と復調手段１６で兼用する場合には、通信装置１０のコスト、サイズ等を削減することができる。
【００４５】
＜スペクトル分析手段＞
スペクトル分析手段２１は、スペクトル検出手段２０からスペクトルを順次取得し、これらのスペクトルの時間変化を所定の分析処理で以て分析し、得られたスペクトル分析結果５０（図７参照）を出力する。
【００４６】
スペクトル分析手段２１は、図４の例では、フィルタ手段４０と、平均化手段４１と、ランク付け手段４２とを含んでいる。
【００４７】
フィルタ手段４０は、スペクトル検出手段２０から取得したスペクトルの波形を平滑化する（図５参照）。
【００４８】
平均化手段４１は、フィルタ手段４０で処理されたスペクトルの信号レベルを、予め設定された周波数ブロックＦ１〜Ｆ５ごとに、平均化する（図６参照）。ここでは、５つの周波数ブロックＦ１〜Ｆ５がこの順序で周波数の低い側から設定され（図６参照）、当該周波数ブロックＦ１〜Ｆ５が同じ周波数幅を有している場合を例示する。但し、この例に限定されるものではない。
【００４９】
ランク付け手段４２は、平均化手段４１から周波数ブロックＦ１〜Ｆ５ごとの平均化データを順次取得し、周波数ブロックＦ１〜Ｆ５ごとに、かつ、予め設定された時間ブロックＴ１〜Ｔ３ごとに、平均化データを所定のランク付け基準に従ってランク付けする（図７参照）。
【００５０】
ここでは、時間ブロックＴ１〜Ｔ３は、電力線１による電源電圧の周期性に基づいて設定されている。より具体的には、時間ブロックＴ１は電源電圧の最大ピークを挟む区間に設定され、時間ブロックＴ３は電源電圧の最小ピークを挟む区間に設定され、時間ブロックＴ２は両時間ブロックＴ１，Ｔ３の間の区間として設定されている。図７には時間ブロックＴ２が時間ブロックＴ１から時間ブロックＴ３までの電圧減少区間として図示されているが、時間ブロックＴ３から次の時間ブロックＴ１までの電圧増加区間を時間ブロックＴ２としても構わない。あるいは、電圧減少区間と電圧増加区間の両方を別々の時間ブロックＴ２とすることで、合計４つの時間ブロックを設定しても構わない。あるいは、電圧減少区間と電圧増加区間をまとめて１つの時間ブロックＴ２として扱っても構わない。
【００５１】
なお、ランク付け手段４２は、例えば、スペクトル検出手段２０によって検出されたスペクトルまたはフィルタ手段４０によって処理されたスペクトルにおいて電源電圧の周波数（例えば６０Ｈｚまたは５０Ｈｚ）のレベル変化から電源電圧の変化を検知し、当該電圧変化に応じて時間ブロックＴ１〜Ｔ３を認定することが可能である。
【００５２】
時間ブロックＴ１〜Ｔ３の区間設定はここでの例に限定されるものではない。但し、各種機器が発生するノイズは電源周期のピーク付近に現れるという特性に鑑みれば、ピーク付近とそれ以外とに分割する上記態様は合理的、現実的である。
【００５３】
また、ここでは時間ブロックＴ１〜Ｔ３は同じ時間幅に設定されている。但し、時間幅の設定はこの例に限定されるものではない。例えばピーク付近に出現するノイズの広がりすなわち時間幅に応じて時間ブロックＴ１〜Ｔ３の時間幅を設定しても構わない。
【００５４】
ランク付け手段４２が利用するランク付け基準は、ここでは、平均化データのレベル、すなわちスペクトルの信号レベルを３段階に分別するために予め規定された基準である。すなわち、レベルが最も低い側から順番にランクＡ，Ｂ，Ｃが規定されている（図７参照）。各ランクのレベル幅は任意に設定可能である。なお、ランク付け基準はかかる例に限定されるものではない。
【００５５】
ランク付け手段４２は、ランク付け結果をノイズランクテーブルにまとめる。ランク付け結果の情報は、テーブル形式ではなく、他のデータ形式にまとめられても構わない。ノイズランクテーブルはスペクトル分析手段２１によるスペクトル分析結果５０（図７参照）として、推定手段２５と判別手段２３へ出力される（図３参照）。
【００５６】
なお、スペクトル分析結果５０を「ノイズランクテーブル５０」とも称することにする。また、スペクトルの信号レベルが低いほどノイズレベルは小さいので、スペクトルの信号レベルが低いほど信号品質が高いと表現することができる（図７参照）。かかる点に鑑みると、ノイズランクテーブル５０を「信号品質ランクテーブル５０」とも称しても構わない。
【００５７】
＜スペクトル情報データベース＞
スペクトル情報データベース２２は、複数のノイズ源について予め取得された信号品質ランクテーブル５０（すなわちスペクトル分析結果５０）を格納している。当該データベース２２内に格納する信号品質ランクテーブル５０は、例えば、スペクトル検出手段２０およびスペクトル分析手段２１に相当する機能を有した装置によって予め作成可能である。そのようにして作成された信号品質ランクテーブル５０を半導体メモリ等に記録することによって、スペクトル情報データベース２２が構築されている。
【００５８】
なお、図８の例では、ノイズ源としてテレビと冷蔵庫と掃除機を例示しているが、ノイズ源はかかる例示の機器に限定されるものではない。また、ノイズ源を複数の機器とすることも可能である。すなわち、複数の機器を同時に使用し、その際のノイズ分析結果を信号品質ランクテーブル５０にまとめても構わない。
【００５９】
＜判別手段＞
判別手段２３は、スペクトル検出手段２１が生成した信号品質ランクテーブル５０を、スペクトル情報データベース２２内の信号品質ランクテーブル５０と順次照合する。そして、判別手段２３は、かかる照合によって、スペクトル検出手段２１が作成した信号品質ランクテーブル５０の起源となっているノイズ源を、スペクトル情報データベース２２に記録されている複数のノイズ源から判別する。
【００６０】
ここでは上記判別処理を、尤度判定を利用して行う場合を例示する。この場合、判定手段２３は、例えば、類似度評価手段６０と、累積手段６１と、判定手段６２と、テーブル読み出し手段６３とを含んでいる。
【００６１】
類似度評価手段６０は、まず、スペクトル分析手段２１によって生成された信号品質ランクテーブル５０と、スペクトル情報データベース２２内に在るいずれか１つの信号品質ランクテーブル５０とを取得する。そして、類似度評価手段６０は、所定の類似度評価基準に従って、両テーブル５０の対応する項目ごとに、類似度を評価する。
【００６２】
例えば周波数ブロックＦ１における時間ブロックＴ１のランク（以下「項目（Ｆ１，Ｔ１）のランク」のように表現することにする）は、スペクトル分析手段２１による信号品質ランクテーブル５０では図７の例においてランクＣであり、スペクトル情報データベース２２内のテレビの信号品質ランクテーブル５０では図８の例においてランクＣである。この場合、類似度評価手段６０は、項目（Ｆ１，Ｔ１）のランクの類似度は、所定の類似度評価基準に従って、１００％であると評価する。
【００６３】
ここで、類似度評価基準は、図８の例では、ランクＡ，Ｃの組み合わせを類似度３０％と評価し、ランクＡ，Ｂの組み合わせを類似度６０％と評価し、ランクＢ，Ｃの組み合わせを類似度８０％と評価し、ランクＡ，Ａの組み合わせとランクＢ，Ｂの組み合わせとランクＣ，Ｃの組み合わせを類似度１００％と評価するという内容が予め規定されている。なお、類似度評価基準の規定はこの例に限定されるものではない。
【００６４】
類似度評価手段６０は、かかる類似度評価を全ての項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）について行い、それらの結果を累積手段６１へ出力する。
【００６５】
累積手段６１は、各項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）の類似度評価結果を加算し、加算結果を判定手段６２へ出力する。なお、加算結果を全項目数で除算して平均値を出力するように累積手段６１を変形することも可能である。
【００６６】
類似度評価手段６０および累積手段６１は、スペクトル情報データベース２２内の全テーブル５０と、スペクトル分析手段２１が生成したテーブル５０との組み合わせについて、上記処理を行う。
【００６７】
判定手段６２は、累積手段６１によって算出されたノイズ源ごとの累積値のうちで、最高値であるという条件、および、予め設定されたしきい値以上の値であるという条件を同時に満足する累積値が在るか否かを判定する。
【００６８】
そして、判定手段６２は、そのような累積値が在ると判定した場合、その累積値に対応するノイズ源の種別を示す信号を、判別手段２３による判別結果として出力する。他方、判定手段６２は、上記２つの条件を同時に満足する累積値が無いと判定した場合、スペクトル分析手段２１によって生成された信号品質ランクテーブル５０に対応するノイズ源は特定できなかった旨を示す信号を、判別手段２３による判別結果として出力する。これらの判別結果は、推定手段２５へ出力される。
【００６９】
ここで、上記の所定しきい値以上の値であるという条件は、判別の確度を保証するために課される。換言すれば、許容される確度に応じて、しきい値を設定すればよい。
【００７０】
また、スペクトル分析手段２１によって生成された信号品質ランクテーブル５０に対応するノイズ源が特定された場合、判定手段６２はテーブル読み出し手段６３に対して、そのノイズ源に係る信号品質ランクテーブル５０を読み出すように指示する。
【００７１】
テーブル読み出し手段６３は、判定手段６２による上記指示に従って、特定されたノイズ源に係る信号品質ランクテーブル５０をスペクトル情報データベース２２から読み出して、推定手段２５へ出力する。
【００７２】
＜長期ノイズ傾向情報データベース＞
長期ノイズ傾向情報データベース２４は、長期ノイズ傾向情報５１、すなわちスペクトル分析処理における処理単位時間よりも長い時間に渡るノイズ状況の傾向に関する情報を格納している（図９参照）。図９の例では、長期ノイズ傾向情報５１はテーブル形式にまとめられているため、当該情報５１を「長期ノイズ傾向テーブル５１」とも称することにする。なお、情報５１は他のデータ形式にまとめられても構わない。
【００７３】
図９に例示の長期ノイズ傾向テーブル５１には一日におけるノイズ状況の変化が記録されている。具体的には、一日を朝、昼および夜の３つの時間に区分して（それぞれの時間長さは任意に設定可能である）、周波数ブロックＦ１〜Ｆ５ごと、および、朝、昼および夜の時間区分ごとに、ノイズ状況が数値化されている。ここではノイズ状況を示す数値が大きいほど、ノイズ状況が良好化し（換言すれば通信品質が高くなる）ものとし、ノイズ状況を示す数値は０〜１の間の数値とする。また、長期ノイズ傾向テーブル５１は、電力線１に接続されている機器の総合的な使用状況（すなわち機器ごとの使用状況ではない）を着目対象としている。
【００７４】
ここで、例えば冷暖房装置の使用状況は季節によって異なる点に鑑みると、長期ノイズ傾向テーブル５１は四季ごとに準備されていると好ましい。また、図９に例示の長期ノイズ傾向テーブル５１において朝、昼および夜の時間区分を春、夏、秋および冬に変更しても構わない。また、その他の観点から種々の長期ノイズ傾向テーブル５１を準備することが可能である。
【００７５】
なお、例えば時間管理手段１８の上記時間経過管理機能を利用すれば、朝昼夜や四季を区別することは可能である。
【００７６】
ここで、信号品質ランクテーブル５０（図７および図８参照）は機器種別ごとに情報を管理するのに対し、長期ノイズ傾向テーブル５１は全ての機器をまとめて一括的に情報を管理する。また、信号品質ランクテーブル５０で扱う時間に比べて、長期ノイズ傾向テーブル５１で扱う時間の方が長い。このため、信号品質ランクテーブル５０は個別的、具体的な情報を記録するのに対し、長期ノイズ傾向テーブル５１は総合的、統計的な情報を記録する。
【００７７】
長期ノイズ傾向情報データベース２４は、長期ノイズ傾向テーブル５１を半導体メモリ等に記録することによって構築される。テーブル５１は種々の手法で作成可能である。例えば、予め実験を行うことによって、あるいは、既にマンションや戸建等に導入されている通信装置１０から情報を収集することによって、テーブル５１を作成可能である。あるいは、通信装置１０が自身でスペクトル分析手段２１による分析結果等の情報を収集してテーブル５１を新規作成あるいは更新するようにしてもよい。なお、出荷時のテーブル５１は書き換えができないようにしてもよい。
【００７８】
＜推定手段＞
推定手段２５は、スペクトル分析手段２１による分析結果（すなわち信号品質ランクテーブル５０）と、判別手段２３による判別結果と、判別手段２３（のテーブル読み出し手段６３）によって読み出された信号品質ランクテーブル５０と、長期ノイズ傾向情報データベース２４内のテーブル５１と、本通信装置１０の相手となる受信側装置から送られてくる伝送路特性推定情報とを取得する（図９参照）。そして、推定手段２５は、これらに基づいて所定の推定処理を実行することによって、電力線１上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定し、得られた推定送信条件を変調手段１２へ出力する。
【００７９】
推定する送信条件は、送信のタイミングおよび時間長さに関する条件と、変調信号の生成に利用する周波数に関する条件と、時間軸ダイバーシティの利用およびその回数に関する条件とのうちの少なくとも１つを含む。ここでは説明のために、推定する送信条件がこれらの条件を全て含む場合を例示する。
【００８０】
図９に例示の推定手段２５は、選択手段７０と、テーブル選択指示手段７１と、記憶手段７２と、選択手段７３と、確率判定手段７４と、ランク／数値変換手段７５と、ランク補正手段７６と、条件決定手段７７とを含んでいる。これらの要素７０〜７７によって所定の推定処理が実行される。
【００８１】
選択手段７０は、スペクトル分析手段２１が出力した信号品質ランクテーブル５０と、判別手段２３のテーブル読み出し手段６３が読み出した信号品質ランクテーブル５０とを取得可能に構成され、テーブル選択指示手段７１による指示に従っていずれか一方のテーブル５０を選択的に出力する。
【００８２】
テーブル選択指示手段７１は、判別手段２３から出力される判別結果を取得し、当該判別結果の内容に従って選択手段７１を制御する。
【００８３】
すなわち、テーブル選択指示手段７１は、取得した判別結果が、スペクトル分析手段２１によって作成された信号品質ランクテーブル５０に対応するノイズ源が特定された旨である場合、選択手段７０に指示して、判別手段２３によって読み出された信号品質ランクテーブル５０を当該選択手段７０から出力させる。また、この場合、テーブル選択指示手段７１は、判別手段２３から取得した判別結果に基づいて、特定されたノイズ源の種別を確率判定手段７４へ出力する。
【００８４】
他方、テーブル選択指示手段７１は、取得した判別結果がノイズ源が特定されなかった旨である場合、選択手段７０に指示して、スペクトル分析手段２１によって生成された信号品質ランクテーブル５０を当該選択手段７０から出力させる。
【００８５】
記憶手段７２は、判別手段２３が読み出した信号品質ランクテーブル５０を蓄積していく。なお、記憶手段７２は一定期間読み出されないテーブル５０を当該記憶手段７２内から削除するようにしてもよい。
【００８６】
選択手段７３は、選択手段７０から出力される信号品質ランクテーブル５０と、記憶手段７２内の信号品質ランクテーブル５０とを取得可能に構成され、確率判定手段７４による指示に従っていずれか一方のテーブル５０を選択的に出力する。
【００８７】
確率判定手段７４は、テーブル選択指示手段７１から、判別手段２３によって特定されたノイズ源の種別を取得し、所定の対象期間（例えば１日）内における当該ノイズ源の出現確率（換言すれば使用頻度）の統計を取る。なお、かかる統計は判別手段２３によって判別したノイズ源を対象とするので、当該統計はスペクトル情報データベース２２内に格納されている各ノイズ源を対象として出現確率データが収集されることになる。このようにして生成された統計データに基づいて、確率判定手段７４は、上記対象期間のうちで出現確率が予め設定されたしきい値以上となる期間（以下「高確率期間」とも称する）を抽出する。
【００８８】
そして、確率判定手段７４は、高確率期間において判別手段２３から、当該高確率期間に対応するノイズ源が判別された旨の判別結果を取得した場合、換言すれば、判別手段２３から判別結果を取得した時刻が当該取得した判別結果に係るノイズ源の高確率期間中に在る場合、選択手段７３がその高い出現確率に対応するノイズ源の信号品質ランクテーブル５０を記憶手段７２から読み出して出力するように、選択手段７３を制御する。他方、その他の場合は、確率判定手段７４は、選択手段７０によって選択された信号品質ランクテーブル５０が出力されるように、選択手段７３を制御する。
【００８９】
ランク／数値変換手段７５は、選択手段７３から出力された信号品質ランクテーブル５０中の各項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）のランクを所定のランク／数値変換ルールに従って数値化する。かかる変換ルールでは、ランクＡに割り当てられる数値がランクＢ，Ｃに割り当てられる数値よりも大きく、ランクＢに割り当てられる数値がランクＣに割り当てられる数値よりも大きくなるように規定されている。すなわち、通信品質のランクが高いほど、大きなランク値が割り当てられる。換言すれば、ノイズ状況が悪いほど、小さいランク値が割り当てられている。なお、ここではいずれのランク値も０〜１の範囲内の数値とする。そして、ランク／数値変換手段７５は、そのようにして変換処理された信号品質ランクテーブル５０を出力する。
【００９０】
ランク補正手段７６は、ランク／数値変換手段７５から、数値化された信号品質ランクテーブル５０を取得するとともに、長期ノイズ傾向情報データベース２４から長期ノイズ傾向テーブル５１を読み出す。そして、ランク補正手段７６は、信号品質ランクテーブル５０中の項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）の値を長期ノイズ傾向テーブル５１で補正する。
【００９１】
図９にはランク補正手段７６が乗算手段で構成される場合が例示されている。かかる構成例によれば、例えば“夜”における通信では、ランク補正手段７６は、信号品質ランクテーブル５０中の項目（Ｆ１，Ｔ１）の値と、長期ノイズ傾向テーブル５１中の項目（Ｆ１，“夜”）の値とを乗算して、その乗算値を項目（Ｆ１，Ｔ１）の補正後の値に採用する。ランク補正手段７６は同様にして全ての項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）の値を補正する。そして、ランク補正手段７６は補正後の信号品質ランクテーブル５０を出力する。
【００９２】
なお、ランク補正手段７６は、時間管理手段１８（図１参照）を利用することによって、朝、昼および夜（より具体的にはこれらに対応付けられた時間帯）を判別することが可能である。
【００９３】
条件決定手段７７は、ランク補正手段７６から補正後の信号品質ランクテーブル５０を取得するとともに、本通信装置１０の相手となる受信側装置から送られてきた伝送路特性推定情報を取得し、これらに基づいて推定送信条件を決定する。なお、通信装置１０は、受信側装置で生成された伝送路特性推定情報を通信機能によって取得可能であり、取得した伝送路特性推定情報は例えば通信制御手段１１から条件決定手段７７へ供給される。
【００９４】
図１０には、条件決定手段７７がサブキャリアマッピング決定手段８０と、フレーム構成決定手段８１とを含む場合が例示されている。
【００９５】
サブキャリアマッピング決定手段８０は、ランク補正手段７６から取得した信号品質ランクテーブル５０中の各項目（Ｆ１，Ｔ１）〜（Ｆ５，Ｔ３）のランク値を、所定の変換ルールに従ってサブキャリア密度の値に変換する（図１１参照）。なお、図１２に１００％、７５％、５０％および２５％のサブキャリア密度についてサブキャリア構成例を模式的に示す。なお、ここでは、各サブキャリア密度について、どの周波数のサブキャリアを利用するかは予め設定されるものとする。
【００９６】
図１０に戻り、この例による変換ルールでは、ランク値１．０〜０．８はキャリア密度１００％に変換され、ランク値０．８〜０．５はキャリア密度７５％に変換され、ランク値０．５〜０．３はキャリア密度５５％に変換され、ランク値０．３〜０．１はキャリア密度２５％に変換される。なお、ランク値０．１〜０．０はキャリア密度０％に変換されるが、サブキャリア密度が０％の場合には送信は行われない。
【００９７】
なお、図１１に模式的に示すように、周波数ブロックＦ１〜Ｆ５のサブキャリア密度値をまとめたデータを、サブキャリアマッピングテーブル１００と称することにする。つまり、図１１には時間ブロックＴ１〜Ｔ３のそれぞれのサブキャリアマッピングテーブル１００が例示されている。
【００９８】
フレーム構成決定手段８１は、サブキャリアマッピング決定手段８０によって生成された各時間ブロックＴ１〜Ｔ３のサブキャリアマッピングテーブル１００を取得し、これらのテーブル１００に基づいて送信フレームの構成を決定する。図１０に例示のフレーム構成決定手段８１は、平均算出手段９０と、フレーム要件決定手段９１と、マッピング補正手段９２とを含んでいる。
【００９９】
平均算出手段９０は、ここでは、時間ブロックＴ１〜Ｔ３ごとに、５つの周波数ブロックＦ１〜Ｆ５のサブキャリア密度の平均値（以下「時間ブロック平均値」とも称する）を算出する処理と、得られた３つの時間ブロック平均値についてさらに平均値（以下「トータル平均値」とも称する）を算出する処理とを行う（図１３参照）。
【０１００】
フレーム要件決定手段９１は、時間ブロック平均値とトータル平均値に基づき所定の判定基準に従って、送信フレームの構成を決定する。図１０に例示の判定基準によれば、トータル平均値が１００％〜８０％の場合、時間ブロックＴ１〜Ｔ３の全てに渡る連続フレーム（図２参照）が採用される。また、トータル平均値が８０％〜２０％の場合、時間ブロック平均値が最高の時間ブロックにおいてのみ送信を行うようにフレームを分割する形態が採用される（図２の分割フレームを参照）。また、トータル平均値が２０％〜０％の場合、時間ブロックＴ１〜Ｔ３のいずれにもフレームは構成されない。すなわち、トータル平均値が２０％〜０％の場合、時間ブロックＴ１〜Ｔ３のいずれも信号送信に適さないと判定され、送信を行わない。
【０１０１】
また、図１０の例による判定基準には、時間軸ダイバーシティの利用およびその回数が規定されている。例えば、トータル平均値が８０％〜６０％の場合、時間軸ダイバーシティを行わない形態が採用される。また、トータル平均値が６０％〜４０％の場合、同じ送信フレームを２回送信する時間軸ダイバーシティが採用され、トータル平均値が４０％〜２０％の場合、同じ送信フレームを４回送信する時間軸ダイバーシティが採用される。なお、図１４には時間軸ダイバーシティを行わない場合と行う場合を模式的に図示している（図中のＦＲ１〜ＦＲ３はフレームを表している）。
【０１０２】
また、フレーム要件決定手段９１は、時間ブロック平均値が最高値の時間ブロックのサブキャリアマッピングテーブル１００を、マッピング補正手段９２へ出力する。
【０１０３】
図１３の例によれば、フレーム要件決定手段９１は、（i）分割フレーム、（ii）時間ブロックＴ２においてのみ送信する、（iii）時間軸ダイバーシティ無し、（iv）時間ブロック平均値が最高値の時間ブロックＴ２のサブキャリアマッピングテーブル１００を利用する、という内容のフレーム構成要件を決定する。
【０１０４】
マッピング補正手段９２は、フレーム要件決定手段９１によって採用されたサブキャリアマッピングテーブル１００（時間ブロック平均値が最高値である）と、本通信装置１０の相手となる受信側装置から送られてきた伝送路特性推定情報とを取得し、サブキャリアマッピングテーブル１００を、伝送路特性推定情報を利用して補正する。
【０１０５】
伝送路特性推定情報は、例えば、サブキャリアマッピングテーブル１００と同様に周波数ブロックＦ１〜Ｆ５ごとのサブキャリア密度値がまとめられたデータであるトーンマップテーブル１０１（図１５参照）として表される。図１５の例によれば、マッピング補正手段９２は、サブキャリアマッピングテーブル１００中の各項目（ここでは各周波数ブロックＦ１〜Ｆ５）の内容を、トーンマップテーブル１０１中の対応する項目の内容に置き換えることによって、補正を行う。そして、マッピング補正手段９２は、補正後のサブキャリアマッピングテーブル１００を出力する。
【０１０６】
ここで、伝送路特性推定処理として各種方式を採用可能である。原理的には、送信側装置（ここでは本通信装置１０）が所定信号を送信し、受信側装置が、受信した当該所定信号と、送信時の当該所定信号（送信時の信号構成は受信側装置に予め知らされている）とを比較して信号歪みを分析することによって、伝送路特性が推定される。
【０１０７】
これにより、条件決定手段７７は、（ａ）フレーム分割を行うか否かの情報と、（ｂ）フレーム分割する場合にフレーム送信に利用する時間ブロックの種別と、（ｃ）時間軸ダイバーシティの利用およびその回数と、（ｄ）利用するサブキャリアマッピングテーブル１００（適宜、マッピング補正される）とを決定する。条件決定手段７７によって決定された情報（換言すればフレーム構成要件）は、推定手段２５（図３および図９参照）よって推定された送信条件として変調手段１２へ出力される。
【０１０８】
ここで、推定送信条件に関し、上記の送信のタイミングおよび時間の長さに関する条件はフレーム構成要件（ａ），（ｂ）に対応し、また、上記の変調信号の生成に利用する周波数に関する条件はフレーム構成要件（ｄ）に対応する。また、上記の時間軸ダイバーシティの利用およびその回数に関する条件はフレーム構成要件（ｃ）に対応する。
【０１０９】
マッピング補正手段９２による補正は、常時利用することも可能であるが、ここでは断続的に（例えば一定時間ごとに）利用するものとする。なお、マッピング補正手段９２を利用するか否かは例えばソフトウェア上で設定可能である。
【０１１０】
＜変調手段＞
変調手段１２は、推定手段２５によって推定された送信条件を取得し、当該推定送信条件に従って変調信号の生成および出力を行う。図１６に変調手段１２の構成例を簡略的に示す。図１６の例では変調手段１２は、可変クロック発生手段１１０と、逆ＦＦＴ手段１１１とを含んでいる。
【０１１１】
可変クロック発生手段１１０は、周波数ｆｓのクロックを生成して出力する。但し、周波数ｆｓは可変であり、ここではノイズ分析手段１７によって制御される。
【０１１２】
逆ＦＦＴ手段１１１は、通信制御手段１１から周波数領域のフレームデータを取得し、当該周波数領域のフレームデータに対して逆ＦＦＴ処理を実行することによって時間領域のフレームデータを生成する。生成された時間領域のフレームデータは送信手段１３へ出力される。この際、逆ＦＦＴ手段１１１は、可変クロック発生手段１１０が生成したクロックと、ＦＦＴポイント数Ｎ（ここでは定数とし、変調手段１２が利用可能な形態で予め与えられているものとする）とを利用して逆ＦＦＴ処理を行う。
【０１１３】
ＯＦＤＭの場合、一般に、上記クロックの周波数ｆｓと、ポイント数Ｎと、フレームのサイズ（すなわち時間幅）ＴＷとの間には、ＴＷ＝Ｎ／ｆｓの関係が成り立つ（図１７参照）。つまり、クロック周波数ｆｓとポイント数ＮとによってフレームサイズＴＷを制御可能である。かかる点に鑑み、図１６の例では、可変クロック発生手段１１０は、ノイズ分析手段１７から送信時間長さ（フレームサイズＴＷに対応する）に関する推定条件を取得し、当該送信時間長さとＦＦＴポイント数Ｎとを利用してクロック周波数ｆｓを決定する。
【０１１４】
なお、ポイント数Ｎを、ノイズ分析手段１７が出力する推定送信条件に従って変化させるように構成してもよい。
【０１１５】
また、フレームを構成する最小単位であるシンボルの個数を制御することによって、１フレームのサイズを制御するように構成してもよい。
【０１１６】
＜効果等＞
上記のように通信装置１０によれば、電力線１の電圧を、電圧値の時間変化ではなく、スペクトルの時間変化について分析する。また、スペクトル分析結果５０に基づいて、電力線１上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定し、推定した条件を利用して変調信号を生成する。したがって、電圧値の時間変化だけをモニタする場合に比べて、多彩な送信条件を導出することが可能になる。例えば電圧値の時間変化だけをモニタする場合には把握できなかった周波数の空きを利用することによって、通信のロバスト性（持続性等を含む）や通信効率を向上させることができる。
【０１１７】
また、通信装置１０では、検出対象ノイズを電源電圧のピークに現れる周期性ノイズに限定しないので、例えば非周期性ノイズ（雷等の外来ノイズ等）や負荷変動等による電源電圧の周期性の乱れにも対応可能である。
【０１１８】
また、推定する送信条件が、送信のタイミングおよび時間長さに関する条件と、変調信号の生成に利用する周波数に関する条件と、時間軸ダイバーシティの利用およびその回数に関する条件とのうちの少なくとも１つを含むことによって、通信のロバスト性の向上に貢献する。
【０１１９】
また、スペクトル情報データベース２２内のスペクトル分析結果５０はノイズ源が既知である状況で取得されたものであるので、スペクトル分析手段２１によって生成されたスペクトル分析結果５０（換言すれば、未知のノイズ源に関するスペクトル分析結果５０）に比べて、その分析結果内容は信頼性が高いと考えられる。このため、スペクトル分析手段２１が生成したスペクトル分析結果５０に対応するノイズ源が特定された場合には、スペクトル情報データベース２２内のスペクトル分析結果５０を利用して送信条件を推定する方が、推定確度を向上させることができる。
【０１２０】
また、上記のように出現確率が所定値以上になる高確率期間ではスペクトル情報データベース２２内のスペクトル分析結果５０を優先的に利用するので、送信フレームを長期的に設計することができる。また、送信フレームの長期的な設計が可能であることは、通信効率の向上に寄与する。
【０１２１】
また、長期ノイズ傾向テーブル５１の利用により、電力線１のノイズ状況の長期的な傾向が加味されるので、推定送信条件の信頼性を向上させることができる。
【０１２２】
また、伝送路特性推定情報の利用によれば、受信側から見た伝送路特性が加味されるので、送信条件の推定に伝送路の構成（分岐等）を反映させることが可能である。これにより、通信品質をさらに向上させることができる。
【０１２３】
ここで、一般的に伝送路特性推定情報は受信側で利用されるところ、通信装置１０は送信側として動作する際に伝送路特性推定情報を利用する。これにより通信品質を向上させることができる。例えば、伝送路が分岐していると、送信側から推定した伝送路特性と受信側から推定した伝送路特性とが相違する場合がある。このため、通信装置１０のように、受信側から取得した伝送路特性推定情報を利用することによって、上記相違を補正することができる。
【０１２４】
マッピング補正手段９２による伝送路特性推定情報を利用した補正は、常時実行してもよいし、断続的に（例えば一定時間ごとに）実行してもよい。但し、一般に伝送路特性推定処理は送信側と受信側との両方を用いた大がかりなものになるので、頻繁に実行すると通信システム全体に大きな負荷がかかってしまう。この観点からは、断続的な利用の方が好ましい。
【０１２５】
受信側で推定した伝送路特性のみを利用してマッピングテーブルを作成することも可能である。しかし、実際の通信では、マスターになるいずれかの通信装置がまず送信を行うことによって通信が開始されることに鑑みれば、本通信装置１０のように送信側において伝送路（ここでは電力線１）のスペクトル分析を行って好適な送信条件を調査することは有用である。このため、通信装置１０では、受信側で推定された伝送路特性を通信品質向上のために補助的に利用する。
【０１２６】
＜変形例＞
ところで、上記から分かるように受信側から入手する伝送路特性推定情報の利用は任意である。このため、通信装置１０を、伝送路特性推定情報を利用しない構成、具体的にはマッピング補正手段９２（図１０参照）を削除した構成に変形することも可能である。
【０１２７】
また、長期ノイズ傾向テーブル５１を利用しない構成、具体的には通信装置１０から長期ノイズ傾向情報データベース２４とランク補正手段７６とを削除した構成を採用することも可能である（図９参照）。
【０１２８】
また、スペクトル情報データベース２２に記録されているノイズ源に関して出現確率の統計を取らない構成、具体的には通信装置１０から確率判定手段７４と選択手段７３と記憶手段７２とを削除した構成を採用することも可能である（図９参照）。
【０１２９】
また、スペクトル分析手段２１によって生成されたスペクトル分析結果５０に対応するノイズ源の種別を判別しない構成、具体的には通信装置１０からスペクトル情報データベース２２と判別手段２３とを削除した構成を採用することも可能である（図８参照）。
【０１３０】
変形例に係るこれらの構成によれば、装置のコスト、サイズ等を削減することができる。
【符号の説明】
【０１３１】
１ 電力線
１０ 通信装置
１２ 変調手段
１６ 復調手段
１７ ノイズ分析手段
２０ スペクトル検出手段
２１ スペクトル分析手段
２２ スペクトル情報データベース
２３ 判別手段
２４ 長期ノイズ傾向情報データベース
２５ 推定手段
３０ ＦＦＴ回路
５０ スペクトル分析結果（信号品質ランクテーブル）
５１ 長期ノイズ傾向情報（長期ノイズ傾向テーブル）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力線通信（ＰＬＣ）に係る変調信号を送信データに従って生成する変調手段と、
前記変調信号の出力先となる電力線のノイズ状況を分析するノイズ分析手段と
を備え、
前記ノイズ分析手段は、
前記電力線の電圧のスペクトルを検出するスペクトル検出手段と、
前記スペクトルの時間変化を所定の分析処理で以て分析し、得られたスペクトル分析結果を出力するスペクトル分析手段と、
前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果に基づいて、前記電力線上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定する推定手段と
を有し、
前記変調手段は、前記推定手段によって推定された前記送信条件に従って、前記変調信号の生成および出力を行う、
通信装置。
【請求項２】
請求項１に記載の通信装置であって、
前記ノイズ分析手段は、
複数のノイズ源について予め取得された前記スペクトル分析結果を格納しているスペクトル情報データベースと、
前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果を、前記スペクトル情報データベース内の前記スペクトル分析結果と照合することによって、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果の起源となっているノイズ源を前記複数のノイズ源から判別する判別手段と
をさらに有し、
前記推定手段は、
前記判別手段によって特定のノイズ源が判別した場合、前記スペクトル情報データベース内の前記特定のノイズ源に対応する前記スペクトル分析結果に基づいて前記送信条件を推定し、
前記判別手段によって前記特定のノイズが判別されなかった場合、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果に基づいて前記送信条件を推定する、
通信装置。
【請求項３】
請求項２に記載の通信装置であって、
前記推定手段は、
前記判別手段による判別結果に基づいて前記複数のノイズ源を対象としてノイズの出現確率の統計を取り、
前記出現確率が所定値以上になる高確率期間において前記高確率期間に対応する前記特定のノイズ源が判別した場合、前記高確率期間中は、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果よりも、前記スペクトル情報データベース内の前記特定のノイズ源に対応する前記スペクトル分析結果を優先的に利用する、
通信装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のうちのいずれか１つに記載の通信装置であって、
前記ノイズ分析手段は、
前記所定の分析処理での処理単位時間に比べて長い時間に渡る前記ノイズ状況の傾向に関する長期ノイズ傾向情報を格納している長期ノイズ傾向情報データベース
をさらに有し、
前記推定手段は、
前記スペクトル分析結果に加え前記長期ノイズ傾向情報にも基づいて前記送信条件を推定する、
通信装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のうちのいずれか１つに記載の通信装置であって、
前記送信条件は、
送信のタイミングおよび時間長さに関する条件と、
前記変調信号の生成に利用する周波数に関する条件と、
時間軸ダイバーシティの利用およびその回数に関する条件と
のうちの少なくとも１つを含む、
通信装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のうちのいずれか１つに記載の通信装置であって、
前記推定手段は、
当該通信装置の通信相手から前記電力線の伝送路特性推定情報を取得し、前記伝送路特性推定情報にも基づいて前記送信条件を推定する、
通信装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のうちのいずれか１つに記載の通信装置であって、
ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）回路を含む復調手段
をさらに備え、
前記ＦＦＴ回路は前記復調手段だけでなく前記スペクトル検出手段にも利用される、
通信装置。
【請求項１】
電力線通信（ＰＬＣ）に係る変調信号を送信データに従って生成する変調手段と、
前記変調信号の出力先となる電力線のノイズ状況を分析するノイズ分析手段と
を備え、
前記ノイズ分析手段は、
前記電力線の電圧のスペクトルを検出するスペクトル検出手段と、
前記スペクトルの時間変化を所定の分析処理で以て分析し、得られたスペクトル分析結果を出力するスペクトル分析手段と、
前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果に基づいて、前記電力線上のノイズの影響を回避可能な送信条件を推定する推定手段と
を有し、
前記変調手段は、前記推定手段によって推定された前記送信条件に従って、前記変調信号の生成および出力を行う、
通信装置。
【請求項２】
請求項１に記載の通信装置であって、
前記ノイズ分析手段は、
複数のノイズ源について予め取得された前記スペクトル分析結果を格納しているスペクトル情報データベースと、
前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果を、前記スペクトル情報データベース内の前記スペクトル分析結果と照合することによって、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果の起源となっているノイズ源を前記複数のノイズ源から判別する判別手段と
をさらに有し、
前記推定手段は、
前記判別手段によって特定のノイズ源が判別した場合、前記スペクトル情報データベース内の前記特定のノイズ源に対応する前記スペクトル分析結果に基づいて前記送信条件を推定し、
前記判別手段によって前記特定のノイズが判別されなかった場合、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果に基づいて前記送信条件を推定する、
通信装置。
【請求項３】
請求項２に記載の通信装置であって、
前記推定手段は、
前記判別手段による判別結果に基づいて前記複数のノイズ源を対象としてノイズの出現確率の統計を取り、
前記出現確率が所定値以上になる高確率期間において前記高確率期間に対応する前記特定のノイズ源が判別した場合、前記高確率期間中は、前記スペクトル分析手段によって生成された前記スペクトル分析結果よりも、前記スペクトル情報データベース内の前記特定のノイズ源に対応する前記スペクトル分析結果を優先的に利用する、
通信装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のうちのいずれか１つに記載の通信装置であって、
前記ノイズ分析手段は、
前記所定の分析処理での処理単位時間に比べて長い時間に渡る前記ノイズ状況の傾向に関する長期ノイズ傾向情報を格納している長期ノイズ傾向情報データベース
をさらに有し、
前記推定手段は、
前記スペクトル分析結果に加え前記長期ノイズ傾向情報にも基づいて前記送信条件を推定する、
通信装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のうちのいずれか１つに記載の通信装置であって、
前記送信条件は、
送信のタイミングおよび時間長さに関する条件と、
前記変調信号の生成に利用する周波数に関する条件と、
時間軸ダイバーシティの利用およびその回数に関する条件と
のうちの少なくとも１つを含む、
通信装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のうちのいずれか１つに記載の通信装置であって、
前記推定手段は、
当該通信装置の通信相手から前記電力線の伝送路特性推定情報を取得し、前記伝送路特性推定情報にも基づいて前記送信条件を推定する、
通信装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のうちのいずれか１つに記載の通信装置であって、
ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）回路を含む復調手段
をさらに備え、
前記ＦＦＴ回路は前記復調手段だけでなく前記スペクトル検出手段にも利用される、
通信装置。
【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】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２０１２−１００１４７（Ｐ２０１２−１００１４７Ａ）
【公開日】平成２４年５月２４日（２０１２．５．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２４７４０９（Ｐ２０１０−２４７４０９）
【出願日】平成２２年１１月４日（２０１０．１１．４）
【出願人】（５９１１２８４５３）株式会社メガチップス (322)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年５月２４日（２０１２．５．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１１月４日（２０１０．１１．４）
【出願人】（５９１１２８４５３）株式会社メガチップス (322)
【Ｆターム（参考）】
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