JP2000333239A - Method for deciding optimum layout of indoor base station and optimum layout decision system - Google Patents
Method for deciding optimum layout of indoor base station and optimum layout decision systemInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、屋内基地局の最適
配置決定方法および最適配置決定システムに係り、特
に、無線通信システムの屋内基地局の最適な配置を決定
するための最適配置決定方法および最適配置決定システ
ムに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and a system for determining an optimal arrangement of indoor base stations, and more particularly to a method and a system for determining an optimal arrangement of indoor base stations in a radio communication system. It relates to an optimal arrangement determination system.
【０００２】[0002]
【従来の技術】無線通信システムに用いられる屋内基地
局（以下、単に「基地局」と称す）の配置を決定する方
法としては、従来、例えば特開平７−８７５５７号に開
示される方法が提案されている。以下、図７を参照し
て、ここで提案されている方法を説明する。図７は、従
来の基地局配置決定方法を適用しようとする建造物の屋
内見取り図を示す。従来の配置決定方法では、まず建造
物の内部に基地局の候補点が決定される。基地局の候補
点は、例えば、図７に示すように建造物の内部に一定間
隔で直交格子を生成し、それらの格子点を候補点として
選択する等の手法で決定される。2. Description of the Related Art As a method for determining the location of an indoor base station (hereinafter simply referred to as "base station") used in a radio communication system, a method disclosed in, for example, JP-A-7-87557 has been proposed. Have been. Hereinafter, the method proposed here will be described with reference to FIG. FIG. 7 shows an indoor plan of a building to which a conventional base station arrangement determination method is applied. In the conventional arrangement determination method, first, a candidate point of a base station is determined inside a building. The candidate points of the base station are determined, for example, by a method of generating orthogonal grids at regular intervals inside a building as shown in FIG. 7 and selecting those grid points as candidate points.
【０００３】従来の配置決定方法では、次に、各候補点
に基地局を設置した場合に電波が到達する範囲がシミュ
レーションにより推定される。基地局の最適配置は、以
後、多数の候補点の組み合わせの中から、できるだけ少
数の基地局で建造物全域に電波を到達させることができ
る組み合わせを求める作業を行うことで見つけることが
できる。[0003] In the conventional arrangement determination method, a range where radio waves reach when a base station is installed at each candidate point is estimated by simulation. The optimum arrangement of the base stations can be found by performing an operation for finding a combination that allows radio waves to reach the entire building with as few base stations as possible from among combinations of many candidate points.
【０００４】しかし、基地局候補点の組み合わせは膨大
な数になるため、上記の手法で最適な基地局の組み合わ
せを探索しようとすると膨大な時間が必要となる。この
ため、上記公報に開示される決定方法では、次のような
手順を踏むことで、最適解の探索範囲を限定し、効率的
に基地局の配置を決定している。[0004] However, since the number of combinations of base station candidate points is enormous, an enormous amount of time is required to search for the optimum combination of base stations by the above-described method. For this reason, in the determination method disclosed in the above publication, the search procedure for the optimal solution is limited by taking the following procedure, and the arrangement of the base stations is determined efficiently.
【０００５】すなわち、上記公報に開示される従来の配
置決定方法では、先ず、図７に示すように、２枚の壁が
１８０°以下の交差角で交差する部位の近傍に位置する
候補点が隅格子点１０と決定される。次に、できるだけ
少数の基地局で全ての隅格子点１０をカバーすることが
できるような候補点の組み合わせが決定される。その
後、上記の組み合わせではカバーすることができない領
域を、できるだけ少数の基地局でカバーすることができ
るような基地局の配置を決定することで、全ての基地局
の配置が決定される。尚、参考のため、上記公報に開示
される配置決定方法による基地局配置の決定手順を表す
フローチャートを図８に示す。That is, according to the conventional arrangement determination method disclosed in the above publication, first, as shown in FIG. 7, a candidate point located near a portion where two walls intersect at an intersection angle of 180 ° or less is determined. The corner grid point 10 is determined. Next, a combination of candidate points is determined so that all corner grid points 10 can be covered by as few base stations as possible. Thereafter, by arranging the base stations so that the area that cannot be covered by the above combination can be covered by as few base stations as possible, the arrangement of all the base stations is determined. For reference, FIG. 8 is a flowchart showing a procedure for determining a base station arrangement according to the arrangement determining method disclosed in the above publication.
【０００６】上述した従来の配置決定方法によれば、基
地局の配置を決定するエンジニアのノウハウを利用し
て、全ての基地局候補点の組み合わせの中から、最適解
の探索範囲を絞ることができる。このため、従来の配置
決定方法によれば、全ての候補点が探索範囲とされる場
合に比して、効率的に解を探索することができる。According to the above-described conventional arrangement determination method, it is possible to narrow down the search range of the optimum solution from all combinations of base station candidate points by using the know-how of an engineer who determines the arrangement of base stations. it can. Therefore, according to the conventional arrangement determination method, it is possible to efficiently search for a solution as compared with the case where all the candidate points are set as the search range.
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
基地局配置決定方法は、全ての候補点の組み合わせを調
べることなく、エンジニアの経験則に基づいて解の探索
時間を短縮しようとするものである。このため、従来の
配置決定方法によっては、最適な基地局配置が見つから
ない可能性がある。However, the conventional method of deciding the location of a base station is intended to reduce the solution search time based on the empirical rules of an engineer without examining all combinations of candidate points. . Therefore, there is a possibility that an optimal base station arrangement cannot be found depending on the conventional arrangement determination method.
【０００８】本発明は、上記のような課題を解決するた
めになされたもので、屋内基地局の最適な配置を短時間
で見つけだすことのできる最適配置決定方法および最適
配置決定システムを提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems, and provides an optimal arrangement determining method and an optimal arrangement determining system capable of finding an optimal arrangement of indoor base stations in a short time. With the goal.
【０００９】より具体的には、本発明は、遺伝的アルゴ
リズムに基づいて全ての基地局候補点の組み合わせを効
率的に探索することにより、最適な基地局配置を短時間
で見つけることのできる最適配置決定方法および最適配
置決定システムを提供することを目的とする。尚、遺伝
的アルゴリズムは，例えば「遺伝的アルゴリズムの基
礎」（オーム社１９９４年発行）などに説明されてい
る。More specifically, the present invention efficiently searches for combinations of all base station candidate points based on a genetic algorithm, so that an optimum base station arrangement can be found in a short time. An object of the present invention is to provide an arrangement determining method and an optimal arrangement determining system. The genetic algorithm is described, for example, in "Basics of Genetic Algorithm" (issued by Ohmsha, 1994).
【００１０】[0010]
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
屋内の無線通信システムにおける基地局の配置を決定す
るための屋内基地局の最適配置決定方法であって、建造
物の適当な位置に複数の基地局候補点を設定するステッ
プと、建造物の屋内に複数のエリア評価点を設定するス
テップと、個々の基地局候補点に基地局を設置した場合
に前記複数のエリア評価点のそれぞれで確保される受信
電力を、基地局候補点毎に求めるステップと、前記受信
電力に基づいて、屋内における通信エリアを基地局候補
点毎に決定するステップと、全ての基地局候補点の組み
合わせの中から、最適な基地局配置を実現するための組
み合わせを遺伝的アルゴリズムに基づく推論により決定
するステップと、を備えることを特徴とするものであ
る。According to the first aspect of the present invention,
An optimal arrangement determination method for an indoor base station for determining an arrangement of base stations in an indoor wireless communication system, comprising the steps of: setting a plurality of base station candidate points at appropriate positions of a building; Setting a plurality of area evaluation points, and obtaining a reception power secured at each of the plurality of area evaluation points when a base station is installed at each base station candidate point, for each base station candidate point Determining an indoor communication area for each base station candidate point based on the received power; and selecting a combination for realizing an optimal base station arrangement from among combinations of all base station candidate points. Determining by inference based on a genetic algorithm.
【００１１】請求項２記載の発明は、請求項１記載の最
適配置決定方法であって、前記最適な基地局配置は、最
少の基地局配置数で前記建造物の屋内全域を通信エリア
とすることのできる配置であることを特徴とするもので
ある。According to a second aspect of the present invention, there is provided the optimum location determining method according to the first aspect, wherein the optimum location of the base station is a communication area in a whole indoor area of the building with a minimum number of base stations. The arrangement is characterized in that the arrangement can be performed.
【００１２】請求項３記載の発明は、請求項２記載の最
適配置決定方法であって、前記最適な基地局配置は、最
少の基地局配置数で前記建造物の屋内全域を通信エリア
とすることができる配置のうち、建造物の屋内全域中で
の最低の受信電力を最大とするものであることを特徴と
するものである。According to a third aspect of the present invention, there is provided the optimum location determining method according to the second aspect, wherein the optimal base station location is a communication area for the entire indoor area of the building with a minimum number of base station locations. Among the possible arrangements, the arrangement is such that the lowest received power in the whole indoor area of the building is maximized.
【００１３】請求項４記載の発明は、請求項１乃至３の
何れか１項記載の最適配置決定方法であって、基地局候
補点毎にエリア評価点の受信電力を求めるステップは、
受信電力をシミュレーションにより求めるステップを含
むことを特徴とするものである。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the method for determining an optimum arrangement according to any one of the first to third aspects, wherein the step of obtaining the reception power of the area evaluation point for each base station candidate point comprises:
The method includes a step of obtaining reception power by simulation.
【００１４】請求項５記載の発明は、請求項１乃至３の
何れか１項記載の最適配置決定方法であって、基地局候
補点毎にエリア評価点の受信電力を求めるステップは、
基地局候補点に基地局を配置するステップと、エリア評
価点で受信電力を実測するステップとを含むことを特徴
とするものである。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided the method for determining an optimum arrangement according to any one of the first to third aspects, wherein the step of obtaining the reception power of the area evaluation point for each base station candidate point comprises:
The method is characterized by including a step of arranging a base station at a base station candidate point and a step of actually measuring received power at an area evaluation point.
【００１５】請求項６記載の発明は、請求項１乃至５の
何れか１項記載の最適配置決定方法であって、全ての基
地局候補点に対する通信エリアを求めた後、何れの基地
局候補点に対する通信エリアにも、セットで含まれてい
る、或いは、セットで含まれていない複数のエリア評価
点を抽出するステップを有し、遺伝的アルゴリズムに基
づく推論により最適な組み合わせを探索する処理では、
それら抽出された複数のエリア評価点が一つのエリア評
価点とみなされることを特徴とするものである。According to a sixth aspect of the present invention, there is provided the optimal arrangement determining method according to any one of the first to fifth aspects, wherein after determining the communication area for all the base station candidate points, The communication area for the point also includes a step of extracting a plurality of area evaluation points that are included in the set or are not included in the set, and a process of searching for an optimal combination by inference based on a genetic algorithm is performed. ,
The plurality of extracted area evaluation points are regarded as one area evaluation point.
【００１６】請求項７記載の発明は、請求項１乃至６の
何れか１項記載の最適配置決定方法であって、全ての基
地局候補点に対する通信エリアを求めた後、自己に対応
する通信エリアの全てが、他の基地局候補点の通信エリ
アに含まれる基地局候補点を抽出するステップを有し、
遺伝的アルゴリズムに基づく推論により最適な組み合わ
せを探索する処理では、その抽出された基地局候補点が
無視されることを特徴とするものである。According to a seventh aspect of the present invention, there is provided an optimal arrangement determining method according to any one of the first to sixth aspects, wherein a communication area for all base station candidate points is obtained, and then a communication corresponding to the self is determined. All of the areas have a step of extracting base station candidate points included in the communication area of another base station candidate point,
The process of searching for an optimal combination by inference based on a genetic algorithm is characterized in that the extracted base station candidate points are ignored.
【００１７】請求項８記載の発明は、請求項１乃至７の
何れか１項記載の最適配置決定方法であって、遺伝的ア
ルゴリズムによる推論の過程で次世代の個体を生成する
際に、現世代で最も高い適合度を有する個体を必ず次世
代にそのまま残すことを特徴とするものである。According to an eighth aspect of the present invention, there is provided the method of determining an optimum arrangement according to any one of the first to seventh aspects, wherein a next generation individual is generated in the process of inference by a genetic algorithm. The feature is that the individual having the highest fitness in the generation is always left as it is in the next generation.
【００１８】請求項９記載の発明は、請求項１乃至８の
何れか１項記載の最適配置決定方法であって、遺伝的ア
ルゴリズムによる推論の過程で、個体間の交叉操作のみ
によって次世代の個体が生成されることを特徴とするも
のである。According to a ninth aspect of the present invention, there is provided the method for determining an optimum arrangement according to any one of the first to eighth aspects, wherein the next generation is performed only by a crossover operation between individuals in the process of inference by a genetic algorithm. An individual is generated.
【００１９】請求項１０記載の発明は、請求項１乃至８
の何れか１項記載の最適配置決定方法であって、遺伝的
アルゴリズムによる推論の過程で、個体間の突然変異操
作のみによって次世代の個体が生成されることを特徴と
するものである。The invention according to claim 10 is the invention according to claims 1 to 8
The optimal arrangement determination method according to any one of the above, wherein in the process of inference by a genetic algorithm, a next-generation individual is generated only by a mutation operation between individuals.
【００２０】請求項１１記載の発明は、屋内基地局の最
適配置決定方法であって、請求項１乃至８の何れか１項
記載の最適配置決定方法によって基地局の最適配置を求
めるステップと、その結果得られた基地局配置を基礎と
して新たに基地局候補点を作成するステップと、新たに
作成された基地局候補点を用いて、請求項１乃至８の何
れ１項記載の最適配置決定方法によって、再度基地局の
最適配置を決定するステップと、を備えることを特徴と
するものである。The invention according to claim 11 is a method for determining an optimal arrangement of indoor base stations, wherein the step of obtaining an optimal arrangement of base stations is performed by the method for determining an optimal arrangement of an indoor base station, The optimal arrangement determination according to any one of claims 1 to 8, wherein a new base station candidate point is created based on the base station arrangement obtained as a result, and the newly created base station candidate point is used. Determining the optimal arrangement of the base stations again by the method.
【００２１】請求項１２記載の発明は、屋内の無線通信
システムにおける基地局の配置を決定するための屋内基
地局の最適配置決定システムであって、建造物の情報を
取得する情報取得部と、建造物の適当な位置に複数の基
地局候補点を設定する候補点設定部と、建造物の屋内に
複数のエリア評価点を設定する評価点設定部と、個々の
基地局候補点に基地局を設置した場合に前記複数のエリ
ア評価点のそれぞれで確保される受信電力を基地局候補
点毎に求めると共に、前記受信電力に基づいて、屋内に
おける通信エリアを基地局候補点毎に決定し、更に、全
ての基地局候補点の組み合わせの中から、最適な基地局
配置を実現するための組み合わせを遺伝的アルゴリズム
に基づく推論により決定する最適配置決定部と、前記最
適配置決定部による決定結果を外部に出力する出力部
と、を備えることを特徴とするものである。According to a twelfth aspect of the present invention, there is provided a system for determining an optimal arrangement of indoor base stations for determining an arrangement of base stations in an indoor wireless communication system, comprising: an information acquisition unit for acquiring information on a building; A candidate point setting unit for setting a plurality of base station candidate points at appropriate positions of the building; an evaluation point setting unit for setting a plurality of area evaluation points indoors of the building; and a base station for each base station candidate point In the case where is installed, the received power secured at each of the plurality of area evaluation points is determined for each base station candidate point, and based on the received power, an indoor communication area is determined for each base station candidate point, Further, from among combinations of all base station candidate points, an optimal arrangement determining unit that determines a combination for realizing an optimal base station arrangement by inference based on a genetic algorithm, and an optimal arrangement determining unit. An output unit for outputting a determination result to the outside, is characterized in that comprises a.
【００２２】請求項１３記載の発明は、前記最適な基地
局配置は、請求項１２記載の最適配置決定システムであ
って、最少の基地局配置数で前記建造物の屋内全域を通
信エリアとすることのできる配置であることを特徴とす
るものである。According to a thirteenth aspect of the present invention, the optimum base station arrangement is the optimum arrangement determination system according to the twelfth aspect, wherein the entire indoor area of the building is a communication area with a minimum number of base station arrangements. The arrangement is characterized in that the arrangement can be performed.
【００２３】請求項１４記載の発明は、請求項１３記載
の最適配置決定システムであって、前記最適な基地局配
置は、最少の基地局配置数で前記建造物の屋内全域を通
信エリアとすることができる配置のうち、建造物の屋内
全域中での最低の受信電力を最大とするものであること
を特徴とするものである。According to a fourteenth aspect of the present invention, there is provided the optimum location determining system according to the thirteenth aspect, wherein the optimal base station location is a communication area for a whole indoor area of the building with a minimum number of base station locations. Among the possible arrangements, the arrangement is such that the lowest received power in the whole indoor area of the building is maximized.
【００２４】請求項１５記載の発明は、請求項１２乃至
１４の何れか１項記載の最適配置決定システムであっ
て、前記最適配置決定部は、前記エリア評価点の受信電
力をシミュレーションにより求めるシミュレーション部
を備えることを特徴とするものである。According to a fifteenth aspect of the present invention, there is provided the optimal arrangement determining system according to any one of the twelfth to fourteenth aspects, wherein the optimal arrangement determining unit obtains a reception power of the area evaluation point by a simulation. It is characterized by comprising a part.
【００２５】請求項１６記載の発明は、請求項１２乃至
１４の何れか１項記載の最適配置決定システムであっ
て、前記最適配置決定部は、前記エリア評価点の受信電
力を外部から読み込むための入力部を備えることを特徴
とするものである。According to a sixteenth aspect of the present invention, in the optimal arrangement determining system according to any one of the twelfth to fourteenth aspects, the optimal arrangement determining unit reads the received power of the area evaluation point from outside. Is provided.
【００２６】請求項１７記載の発明は、請求項１２乃至
１６の何れか１項記載の最適配置決定システムであっ
て、前記最適配置決定部は、全ての基地局候補点に対す
る通信エリアを求めた後に、何れの基地局候補点に対す
る通信エリアにもセットで含まれている、或いは、セッ
トで含まれていない複数のエリア評価点を抽出すると共
に、遺伝的アルゴリズムに基づく推論により最適な組み
合わせを探索する際に、それら抽出された複数のエリア
評価点を一つのエリア評価点とみして処理を行うことを
特徴とするものである。According to a seventeenth aspect of the present invention, there is provided the optimum location determining system according to any one of the twelfth to sixteenth aspects, wherein the optimal location determining unit obtains communication areas for all base station candidate points. Later, a plurality of area evaluation points that are included in the communication area for any base station candidate point as a set or are not included in the set are extracted, and an optimal combination is searched by inference based on a genetic algorithm. When performing the processing, the plurality of extracted area evaluation points are regarded as one area evaluation point and the processing is performed.
【００２７】請求項１８記載の発明は、請求項１２乃至
１７の何れか１項記載の最適配置決定システムであっ
て、前記最適配置決定部は、全ての基地局候補点に対す
る通信エリアを求めた後に、自己に対応する通信エリア
の全てが、他の基地局候補点の通信エリアに含まれる基
地局候補点を抽出すると共に、遺伝的アルゴリズムに基
づく推論により最適な組み合わせを探索する際に、その
抽出された基地局候補点を無視して処理を行うことを特
徴とするものである。The invention according to claim 18 is the optimal arrangement determining system according to any one of claims 12 to 17, wherein the optimal arrangement determining unit has determined communication areas for all base station candidate points. Later, all of the communication areas corresponding to itself, while extracting base station candidate points included in the communication area of other base station candidate points, when searching for the best combination by inference based on genetic algorithm, The processing is performed by ignoring the extracted base station candidate points.
【００２８】請求項１９記載の発明は、請求項１２乃至
１８の何れか１項記載の最適配置決定システムであっ
て、前記最適配置決定部は、遺伝的アルゴリズムによる
推論の過程で次世代の個体を生成する際に、現世代で最
も高い適合度を有する個体を必ず次世代にそのまま残す
ことを特徴とするものである。According to a nineteenth aspect of the present invention, there is provided the optimal arrangement determining system according to any one of the twelfth to eighteenth aspects, wherein the optimal arrangement determining unit determines a next generation individual in a process of inference by a genetic algorithm. Is generated, the individual having the highest fitness in the current generation is always left as it is in the next generation.
【００２９】請求項２０記載の発明は、請求項１２乃至
１９の何れか１項記載の最適配置決定システムであっ
て、前記最適配置決定部は、遺伝的アルゴリズムによる
推論の過程で、次世代の個体を、個体間の交叉操作のみ
によって生成することを特徴とするものである。According to a twentieth aspect of the present invention, there is provided the optimal arrangement determining system according to any one of the twelfth to nineteenth aspects, wherein the optimal arrangement determining unit performs the next generation in the course of inference by a genetic algorithm. It is characterized in that individuals are generated only by a crossover operation between individuals.
【００３０】請求項２１記載の発明は、請求項１２乃至
１９の何れか１項記載の最適配置決定システムであっ
て、前記最適配置決定部は、遺伝的アルゴリズムによる
推論の過程で、次世代の個体を、個体間の突然変異操作
のみによって生成することを特徴とするものである。According to a twenty-first aspect of the present invention, there is provided the optimal arrangement determining system according to any one of the twelfth to nineteenth aspects, wherein the optimal arrangement determining unit performs the next generation in the course of inference by a genetic algorithm. It is characterized in that individuals are generated only by a mutation operation between individuals.
【００３１】請求項２２記載の発明は、請求項１２乃至
２１の何れか１項記載の最適配置決定システムであっ
て、前記候補点設定部は、前記最適配置決定部によって
決定された基地局の最適配置を基礎として新たに基地局
候補点を作成し、前記最適配置決定部は、前記候補点設
定部によって新たに基地局候補点が作成された後に、そ
れらの基地局候補点を用いて再度基地局の最適配置を決
定することを特徴とするものである。According to a twenty-second aspect of the present invention, in the optimal arrangement determining system according to any one of the twelfth to twenty-first aspects, the candidate point setting unit includes a base station determined by the optimal arrangement determining unit. A new base station candidate point is created on the basis of the optimal arrangement, and the optimal arrangement determining unit uses the base station candidate points again after the new base station candidate points are created by the candidate point setting unit. It is characterized in that the optimum arrangement of base stations is determined.
【００３２】[0032]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照してこの発明の
実施の形態について説明する。尚、各図において共通す
る要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略す
る。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. Elements common to the drawings are denoted by the same reference numerals, and redundant description will be omitted.
【００３３】実施の形態１．図１は、本実施形態の屋内
基地局の最適配置決定方法によって基地局の配置を決定
しようとする建造物の見取り図を示す。本実施形態の方
法では、先ず、処理の対象である建造物の屋内形状に関
するデータ（例えば図１に示す形状）が、その方法を実
施するシステムに供給される。本実施形態の方法では、
次に、建造物内部の複数の点が、基地局を設置する可能
性のある場所として指定される。以下、それらの点を
「基地局候補点」と称す。Embodiment 1 FIG. 1 is a plan view of a building whose base station arrangement is to be determined by the indoor base station optimal arrangement determination method of the present embodiment. In the method according to the present embodiment, first, data relating to the indoor shape of a building to be processed (for example, the shape shown in FIG. 1) is supplied to a system that performs the method. In the method of the present embodiment,
Next, a plurality of points inside the building are designated as potential locations for installing base stations. Hereinafter, those points are referred to as “base station candidate points”.
【００３４】実際の建造物では、基地局の配置が可能な
場所が限られていることがある。そのような場所が明確
である場合は、その場所を基地局候補点として指定す
る。基地局の配置が可能な場所が明確に決まっていない
場合は、建造物の内部に仮想的にメッシュを生成し、そ
のメッシュ内に生成される交点を基地局候補点としても
よい。図１は、建造物の壁面２２に沿って適当な間隔で
ｍ個所の基地局候補点Ｓ１，Ｓ２，・・，Ｓｍが指定さ
れた場合を例示している。In an actual building, places where base stations can be arranged may be limited. If such a place is clear, the place is designated as a base station candidate point. If the place where the base station can be arranged is not clearly determined, a mesh may be virtually generated inside the building, and the intersection generated in the mesh may be set as a base station candidate point. FIG. 1 illustrates a case where m base station candidate points S1, S2,..., Sm are designated at appropriate intervals along the wall surface 22 of the building.
【００３５】本実施形態の最適配置決定方法では、次
に、建造物内部の複数の点が、通信可能な領域を求める
ためのエリア評価点として指定される。図２は、建造物
の内部に直交メッシュを生成し、メッシュの交点をエリ
ア評価点Ｐ１，Ｐ２，・・，Ｐｎとした例を示す。図２
に示す例では、建造物の内部に一様にエリア評価点を指
定しているが、経験的に受信電力が弱くなりそうなとこ
ろが予想される場合には，その場所を特別にエリア評価
点として加えてもよい。In the method for determining the optimum arrangement according to the present embodiment, a plurality of points inside the building are designated as area evaluation points for obtaining a communicable area. FIG. 2 shows an example in which an orthogonal mesh is generated inside a building, and intersections of the meshes are set as area evaluation points P1, P2,..., Pn. FIG.
In the example shown in the above, the area evaluation point is specified uniformly inside the building, but if it is empirically expected that the received power is likely to be weak, the place is specially designated as the area evaluation point. May be added.
【００３６】最適配置決定方法では、次に、上記の如く
指定された全てのエリア評価点における受信電力がシミ
ュレーションにより推定される。上記のシミュレーショ
ンは、一つの基地局候補点に基地局が配置されているも
のとして実行される。また、そのシミュレーションは、
基地局候補点の全てについて実行される。シミュレーシ
ョンにより受信電力を求めるアルゴリズムは、例えば
「無線通信の電波伝搬」（電子情報通信学会１９９２年
発行）の２３９頁〜２４２頁などに示されている。In the optimal arrangement determining method, the reception power at all the area evaluation points designated as described above is estimated by simulation. The above simulation is performed assuming that a base station is located at one base station candidate point. The simulation is
This is performed for all of the base station candidate points. An algorithm for obtaining the reception power by simulation is shown in, for example, pages 239 to 242 of “Radio wave propagation in wireless communication” (published by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, 1992).
【００３７】上述したシミュレーションの結果、通信可
能な受信電力が得られると推定されるエリア評価点の集
合が通信可能領域、すなわち、通信エリアと判断され
る。図３は、基地局候補点Ｓｉに基地局２４を配置した
場合のシミュレーション結果を示す。図３において、○
印の付されたエリア評価点は、通信可能な場所に配置さ
れているエリア評価点である。また、×印の付されたエ
リア評価点は、通信不能な場所に配置されているエリア
評価点である。本実施形態の方法では、図３において○
の付されたエリア評価点の集合が基地局候補点Ｓｉに対
応する通信エリアと判断される。As a result of the above-described simulation, a set of area evaluation points for which it is estimated that communicable received power is obtained is determined to be a communicable area, that is, a communication area. FIG. 3 shows a simulation result when the base station 24 is arranged at the base station candidate point Si. In FIG.
The marked area evaluation points are the area evaluation points that are arranged in communicable places. Further, the area evaluation points marked with “x” are the area evaluation points arranged in places where communication is not possible. In the method of the present embodiment, in FIG.
Is determined as a communication area corresponding to the base station candidate point Si.
【００３８】複数の基地局候補点に対する通信エリアの
組み合わせが全てのエリア評価点Ｐ１，Ｐ２，・・，Ｐ
ｎを含み、かつ、その組み合わせに用いられる候補点の
数が最も少ない場合、その候補点の組み合わせを基地局
の最適配置と考えることができる。従って，最適な基地
局配置を求めることは、多数の組み合わせの中から，あ
る評価関数（上記条件に合う関数）を最大にする組み合
わせを求める問題と等価である。Combinations of communication areas for a plurality of base station candidate points are all area evaluation points P1, P2,.
When n is included and the number of candidate points used for the combination is the smallest, the combination of the candidate points can be considered as the optimal arrangement of the base station. Therefore, finding the optimal base station arrangement is equivalent to the problem of finding the combination that maximizes a certain evaluation function (function meeting the above conditions) from among many combinations.
【００３９】しかし、基地局候補点の数が大きい場合に
は，それらの組み合わせは膨大な数になり全ての解を単
純に探索することは困難になる。そこで、本実施形態の
最適配置決定方法では、以下に述べるように、遺伝的ア
ルゴリズムを用いて最適な組み合わせの探索を実行す
る。このような手法によると、膨大な解の空間から効率
よく最適解を見つけることができる．However, when the number of base station candidate points is large, the number of combinations is enormous, and it is difficult to simply search for all solutions. Therefore, in the optimal arrangement determination method of the present embodiment, as described below, a search for an optimal combination is performed using a genetic algorithm. According to such a method, the optimal solution can be found efficiently from a huge solution space.
【００４０】図４は、本実施形態の最適配置決定方法の
作業手順を説明するためのフローチャートを示す。図４
に示すＳ１００〜Ｓ１０８では、上述した処理が順次実
行される。また、図５は、図４に示すフローチャートに
おいて最後に表示されているＳ１０８の処理の手順、す
なわち、遺伝的アルゴリズムを用いて効率的に最適解を
探索する手順を詳細に表したフローチャートを示す。以
下、図５を参照して、遺伝的アルゴリズムを用いて基地
局の最適配置を探索する処理の内容を詳細に説明する。FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation procedure of the optimal arrangement determining method according to the present embodiment. FIG.
In S100 to S108 shown in (1), the above-described processing is sequentially executed. FIG. 5 is a flowchart showing in detail a procedure of the process of S108 displayed last in the flowchart shown in FIG. 4, that is, a procedure of efficiently searching for an optimal solution using a genetic algorithm. Hereinafter, with reference to FIG. 5, the content of the process of searching for the optimal arrangement of base stations using a genetic algorithm will be described in detail.
【００４１】基地局の最適配置問題を遺伝的アルゴリズ
ムで解くため、先ず、基地局の候補点の組み合わせを表
す方法を決定する。表現方法には様々な方法が考えられ
るが、ここでは、ある基地局候補点が含まれていること
を１で、含まれていないことを０で表す。また、ｍ個の
基地局候補点の全ての状態を表すため、０か１の数字を
順番にｍ個並べて、ｍ桁の数列を用いて候補の組み合わ
せを表す。例えば、ある基地局候補点の組み合わせが１
番目，３番目，・・，ｍ番目である場合、その組み合わ
せは以下のように表される。In order to solve the optimal placement problem of the base station by a genetic algorithm, first, a method for representing a combination of candidate points of the base station is determined. Various expression methods are conceivable. Here, 1 indicates that a certain base station candidate point is included, and 0 indicates that it is not included. Further, in order to represent all states of the m base station candidate points, m numbers of 0 or 1 are arranged in order, and a combination of candidates is represented using an m-digit sequence. For example, a combination of a certain base station candidate point is 1
In the case of the 3rd, 3rd,..., Mth, the combination is represented as follows.
【００４２】[0042]
【数１】 (Equation 1)
【００４３】ここで、０か１で表される１つの数字を遺
伝子とし、上記数１で表されるようなｍ個の遺伝子を持
つものと個体とする。Here, one number represented by 0 or 1 is defined as a gene, and those having m genes as represented by the above equation 1 are defined as individuals.
【００４４】遺伝的アルゴリズムを用いた最適配置の探
索処理では、先ず、乱数により決定された様々な遺伝子
をもつ個体がｋ個生成され、その集団が初期世代Ｇ0と
される（Ｓ１１０）。以下、初期世代の集団Ｇ0と、そ
の内部に含まれるｋ個の個体との関係を次式の如く表
す。[0044] In the search process of optimal placement using the genetic algorithm, first, individuals with different gene determined by a random number is k pieces produced, the population is the early generation G 0 (S110). Hereinafter, the relationship between the population G 0 of the initial generation and the k individuals included therein is represented as the following equation.
【００４５】[0045]
【数２】 (Equation 2)
【００４６】上記数２の式において符号“０”は、集団
および個体が初期世代であることを表している。集団お
よび個体は、後述の如く図５に示す処理が繰り返し実行
されるに従って、順次次世代のものへ進化する。以下、
そのような進化によって更新された集団および個体は、
それぞれ世代の番号ｉを付して表す。In the above equation (2), the sign “0” indicates that the population and the individual are the initial generation. The group and the individual evolve sequentially to the next generation as the processing shown in FIG. 5 is repeatedly executed as described later. Less than,
Populations and individuals updated by such evolution
Each of them is represented by a generation number i.
【００４７】遺伝的アルゴリズムを用いた最適配置の探
索処理では、次に、現在の集団Ｇｉに含まれる各個体に
対する適合度が計算される（Ｓ１１２）。適合度は、個
体の表す基地局配置によって建造物内部に広い通信エリ
アが確保できるほど、また、その基地局配置が要求する
基地局数が少数であるほど大きな値となる。適合度をこ
のように決定する関数はいくつも考えられるが、例えば
次式のような関数ｆ（ｍ′，ｎ′）をその関数として定
義することができる。In the process of searching for the optimal arrangement using the genetic algorithm, the fitness for each individual in the current population Gi is calculated (S112). The degree of adaptation increases as a wider communication area can be secured inside a building by the arrangement of base stations represented by individuals, and as the number of base stations required by the arrangement of base stations is smaller. There are many functions that determine the degree of fitness in this manner, and for example, a function f (m ′, n ′) as shown in the following equation can be defined as the function.
【００４８】[0048]
【数３】 (Equation 3)
【００４９】ここで、ｍ′は基地局候補点の数、ｎ′は
建造物内に指定された全てエリア評価点のうち、通信エ
リアになっていないエリア評価点の数である。Here, m 'is the number of base station candidate points, and n' is the number of area evaluation points that are not communication areas among all area evaluation points specified in the building.
【００５０】第ｉ世代の集団Ｇiに属する全ての個体{ g
i 1，gi 2，・・，gi k}に対する適合度が計算されると、
それらの適合度と、過去に求められた最大の適合度とが
比較される（Ｓ１１４）。All individuals {g belonging to the i-th generation group G i
i 1 , g i 2 ,..., g i k }
The degree of matching is compared with the maximum degree of matching obtained in the past (S114).
【００５１】上記の比較の結果、適合度の最大値が更新
されたと判断される場合は、最大の適合度を発生させた
個体gi jの遺伝子情報と、その最大の適合度とがメモリ
にストアされる（Ｓ１１６）。The result of the comparison, when the maximum value of goodness of fit is determined to have been updated, the genetic information of the individual g i j that caused the greatest fitness, and its maximum fit into memory Stored (S116).
【００５２】次に、集団Ｇiの中から２つの個体が選択
される（Ｓ１１８）。２つの個体を選択する手法は、高
い適合度を有する個体ほど選択され易いように定められ
ている。Next, two individuals is selected from the group G i (S118). The method of selecting two individuals is determined so that individuals having a higher degree of fitness are more likely to be selected.
【００５３】次に、選択された２つの個体を対象とし
て、次に述べる交叉および突然変異操作が実行され、そ
の結果、次世代の個体が２つ生成される（Ｓ１２０）。
交叉および突然変異操作は、選択された２つの個体に対
して必ず実行されるものではなく、適当な確率で実行さ
れる。Next, the following crossover and mutation operations are performed on the selected two individuals, and as a result, two individuals of the next generation are generated (S120).
The crossover and mutation operations are not necessarily performed on the two selected individuals, but are performed with an appropriate probability.
【００５４】以下、交叉の操作について説明する．この
操作は、遺伝子列の適当なところで２つの個体の遺伝子
情報を入れ替えるものである。例えば、選択された２つ
の個体が次の２つの遺伝子情報をもつ場合について考え
る。The crossover operation will be described below. This operation replaces the genetic information of two individuals at an appropriate place in the gene sequence. For example, consider a case where the two selected individuals have the following two pieces of genetic information.
【００５５】[0055]
【数４】 (Equation 4)
【００５６】例えば、これら２つの個体ｇi，ｇjを、前
半の４つの遺伝子と後半の４つの遺伝子とに区切り、後
半の遺伝子を相互に入れ替えると、上記数４に示す個体
ｇi，ｇjから、次に表す２つの個体ｇi′，ｇj′が生成
される．For example, when these two individuals g i , g j are divided into the first four genes and the second four genes, and the latter genes are replaced with each other, the individuals g i , g shown in the above equation 4 are obtained. From j , the following two individuals g i ′ and g j ′ are generated.
【００５７】[0057]
【数５】 (Equation 5)
【００５８】上記の交叉操作では２つの個体の遺伝情報
を１箇所で入れ替えたが、交叉操作の手法はこれに限定
されるものではなく、遺伝情報を複数箇所で入れ替えて
もよい。また、上記の説明では、後半４つの遺伝子を相
互に入れ替えることとしているが、遺伝子を入れ替える
位置はランダムに設定する。In the above-mentioned crossover operation, the genetic information of two individuals is exchanged at one place, but the technique of the crossover operation is not limited to this, and the genetic information may be exchanged at a plurality of places. In the above description, the latter four genes are exchanged with each other, but the positions at which the genes are exchanged are set at random.
【００５９】次に突然変異操作について説明する。この
操作は個体の遺伝子情報に突然変異をおこさせるもので
ある。突然変異操作の一例を、次の遺伝子情報を持つ個
体ｇ iについて説明する。Next, the mutation operation will be described. this
The operation is to cause mutation in the genetic information of the individual
is there. An example of a mutation operation is an individual with the following genetic information:
Body g iWill be described.
【００６０】[0060]
【数６】 (Equation 6)
【００６１】この個体の３番目の遺伝子に突然変異をお
こさせると以下に示す個体ｇi′が生成される。When the third gene of this individual is mutated, the following individual g i 'is generated.
【００６２】[0062]
【数７】 (Equation 7)
【００６３】突然変異は必ずおこすのではなく、ある確
率で起こるように設定しておく。以上、２つの個体を選
択し、ある適当な確率で２つの個体に交叉操作および突
然変異操作を施し、次世代の２つの個体を生成する方法
について説明した。Mutations are not always caused, but are set to occur at a certain probability. The method of generating two individuals of the next generation by selecting two individuals, performing a crossover operation and a mutation operation on the two individuals with an appropriate probability, has been described.
【００６４】上述したＳ１１８およびＳ１２０の処理に
より次世代の２つの個体が生成されると、生成された次
世代の固体数がｋ個に達したか否かが判別される（Ｓ１
２２）。そして、次世代の個体数がｋ個に達するまで、
次世代の個体を生成する処理が繰り返される。When two individuals of the next generation are generated by the processes of S118 and S120 described above, it is determined whether or not the number of generated next-generation individuals has reached k (S1).
22). And until the next generation population reaches k
The process of generating the next generation individual is repeated.
【００６５】次世代の個体数がｋ個になると、それらｋ
個の個体が次世代の集団Ｇiとしてグルーピングされ
る。そして、その集団Ｇiを対象として、再びＳ１１２
以降の処理、すなわち、（１）集団Ｇiに属する全ての
個体の適合度を評価する処理（Ｓ１１２）、（２）適合
度が最大の遺伝子に関する情報をストアする処理（Ｓ１
１４，Ｓ１１６）、および（３）次世代の個体を生成す
る処理（Ｓ１１８〜Ｓ１２２）が繰り返される。When the number of individuals of the next generation reaches k, those k
Number of individuals are grouped as a group G i of the next generation. Then, as the target the population G i, again S112
Subsequent processing, i.e., (1) the process of evaluating the fitness of all individuals belonging to the group G i (S112), (2) fitness to store information on the maximum genetic process (S1
14, S116) and (3) the process of generating the next-generation individual (S118 to S122) are repeated.
【００６６】上述の如く、Ｓ１１８の処理は、２つの個
体として適合度の高い個体が選択されやすいように定め
られている。すなわち、Ｓ１１８の処理は、適合度の高
い個体が次世代の個体の基礎として選択され易いように
定められている。このため、上述した一連の処理によれ
ば、世代を経るごとに適合度のより高い個体が生成され
る。そして、Ｓ１１６の処理により、それらの個体の中
で最も大きな適合度を示す個体の情報がストアされる。As described above, the processing in S118 is determined so that an individual having a high degree of matching is easily selected as two individuals. That is, the process of S118 is determined so that an individual having a high degree of matching is easily selected as a basis for the next-generation individual. Therefore, according to the above-described series of processing, an individual having a higher degree of fitness is generated every generation. Then, by the processing of S116, information of the individual showing the highest degree of matching among those individuals is stored.
【００６７】本実施形態において、個体の適合度は、そ
の個体の表す基地局配置状態によって建造物の屋内に広
い通信エリアが確保されるほど、また、その配置状態が
要求する基地局の配置数が少数であるほど大きな値とな
る。つまり、個体の適合度は、基地局の配置状態が最適
な状態に近づくほど大きな値となる。このため、上述し
た一連の処理によれば、ある程度の世代交代を行わせる
ことにより、最適な基地局配置の状態、すなわち、建造
物の屋内全域を最も少ない基地局数でカバーすることの
できる基地局配置の状態を見つけることができる。In this embodiment, the suitability of an individual depends on the arrangement of base stations represented by the individual, as the wider communication area inside the building is secured, and the number of base stations required by the arrangement. Is larger as the number is smaller. That is, the fitness of the individual increases as the arrangement state of the base station approaches the optimal state. For this reason, according to the above-described series of processing, by performing a certain number of generational changes, a state of optimal base station arrangement, that is, a base capable of covering the entire indoor area of a building with the minimum number of base stations The status of the station arrangement can be found.
【００６８】上述の如く、遺伝的アルゴリズムを利用す
る本実施形態の最適配置決定方法によれば、膨大な解の
空間から効率良く最適解を見つけることができる。従っ
て、本実施形態の方法によれば、エンジニアの経験則に
頼ることなく、常に最適な基地局配置を短時間で見つけ
だすことができる。As described above, according to the optimal arrangement determining method of the present embodiment using a genetic algorithm, an optimal solution can be efficiently found from a huge solution space. Therefore, according to the method of the present embodiment, it is possible to always find the optimum base station arrangement in a short time without relying on the rules of thumb of the engineer.
【００６９】実施の形態２．次に、本発明の実施の形態
２である最適配置決定方法について説明する。実施の形
態１の方法では、個々の基地局候補点に対する通信エリ
アをシミュレーションで求めていた（Ｓ１０６参照）
が、シミュレーションの結果は必ずしも正しくない。そ
こで、本実施の形態の方法では、基地局候補点となる位
置に実際に基地局を設置して受信エリアを測定し、その
実測により得られた通信エリアを用いて実施の形態１の
場合と同様に基地局の最適配置を求める。本実施形態の
方法では、正確な通信エリアが用いられるため、実施の
形態１の方法に比べてより正確な基地局の最適配置を見
つけることができる。Embodiment 2 Next, an optimal arrangement determining method according to the second embodiment of the present invention will be described. In the method according to the first embodiment, a communication area for each base station candidate point is obtained by simulation (see S106).
However, simulation results are not always correct. Therefore, in the method of the present embodiment, the reception area is measured by actually installing the base station at a position that is a base station candidate point, and the communication area obtained by the actual measurement is used as in the case of the first embodiment. Similarly, an optimal arrangement of base stations is determined. In the method of the present embodiment, since an accurate communication area is used, a more accurate optimal arrangement of base stations can be found as compared with the method of the first embodiment.
【００７０】実施の形態３．次に、本発明の実施の形態
３である最適配置決定方法について説明する。実施の形
態１および２の方法では，全てのエリア評価点が通信エ
リアとなり、かつ、基地局の配置数が最も少ないものを
最適な基地局配置と考え、その最適配置を実現する基地
局候補点の組み合わせを求めている。本実施形態の方法
では、それらの条件に、「建造物の屋内領域における最
低の受信レベルができるだけ高くなること」を条件に加
えて最適な基地局配置が求められる。Embodiment 3 Next, an optimal arrangement determining method according to the third embodiment of the present invention will be described. In the method according to the first and second embodiments, all the area evaluation points are used as communication areas, and the one with the smallest number of base stations is considered to be the optimum base station arrangement. Seeking a combination of In the method according to the present embodiment, an optimum base station arrangement is determined by adding “the lowest reception level in the indoor area of the building is as high as possible” to these conditions.
【００７１】このような条件を加えて最適な基地局配置
を求めようとする場合、上記数３の評価関数の代わり
に、例えば、建造物の屋内領域における最低の受信レベ
ルをＲ、ある正の定数をＡとして次のような評価関数を
考えることができる．When an optimum base station arrangement is to be obtained by adding such conditions, for example, instead of the evaluation function of the above equation (3), for example, the minimum reception level in the indoor area of the building is represented by R, a certain positive The following evaluation function can be considered, where A is a constant.
【００７２】[0072]
【数８】 (Equation 8)
【００７３】この評価関数の値は、基地局の数が同数の
場合、屋内領域の最低の受信レベルが大きい程大きな値
となる。従って、この評価関数を最大にする基地局候補
点の組み合わせを実施の形態１または２の場合と同様に
探索して基地局の配置に決定すれば、基地局の数が少な
く、かつ屋内領域の最低の受信レベルを大きくする配置
を最適な基地局配置として求めることができる．When the number of base stations is the same, the value of the evaluation function becomes larger as the lowest reception level in the indoor area is larger. Therefore, if the combination of base station candidate points that maximizes the evaluation function is searched for and determined as the arrangement of base stations in the same manner as in Embodiment 1 or 2, the number of base stations is small and the indoor area The arrangement that increases the minimum reception level can be obtained as the optimal base station arrangement.
【００７４】本実施形態の方法によって決定される基地
局配置では、屋内領域の最低の受信レベルが最大になっ
ているため、無線通信システムのマージンを十分に確保
することができる。このため、本実施形態の方法によれ
ば、計算誤差や実環境でのレベル変動に強い安定した無
線通信システムを構成することができる。In the base station arrangement determined by the method of the present embodiment, since the lowest reception level in the indoor area is the maximum, a sufficient margin for the radio communication system can be secured. Therefore, according to the method of the present embodiment, a stable wireless communication system resistant to calculation errors and level fluctuations in a real environment can be configured.
【００７５】実施の形態４．次に、本発明の実施の形態
４である最適配置決定方法について説明する。実施の形
態１乃至３の方法では、全ての基地局候補点に対して通
信エリアが計算される。このようにして通信エリアを求
めた場合、どの基地局候補点に対する通信エリアにも、
必ずセットで含まれる、或いは含まれないこととなる複
数のエリア評価点が存在することがある。本実施形態の
方法では、このような場合に、そのセットを構成する複
数のエリア評価点の集合を一つのエリア評価点と考え、
通信エリアの評価に用いられるエリア評価点の数を削減
して考える。Embodiment 4 Next, an optimal arrangement determining method according to the fourth embodiment of the present invention will be described. In the methods of Embodiments 1 to 3, the communication area is calculated for all base station candidate points. When the communication area is obtained in this way, the communication area for any base station candidate point is
There may be a plurality of area evaluation points that are always included or not included in the set. In such a case, the method of the present embodiment considers a set of a plurality of area evaluation points constituting the set as one area evaluation point,
Consider reducing the number of area evaluation points used for evaluating the communication area.
【００７６】遺伝的アルゴリズムを利用して基地局の最
適配置を求める際の演算負荷は、通信エリアの評価に用
いるべきエリア評価点数が少数であるほど小さくなる。
このため、本実施形態の最適配置決定方法によれば、実
施の形態１乃至３の方法に比べて更に短時間で基地局の
最適配置を見つけることができる．The calculation load when obtaining the optimal arrangement of the base stations using the genetic algorithm becomes smaller as the number of area evaluation points to be used for evaluating the communication area becomes smaller.
For this reason, according to the optimal arrangement determination method of the present embodiment, it is possible to find the optimal arrangement of the base station in a shorter time than the methods of Embodiments 1 to 3.
【００７７】実施の形態５．次に、本発明の実施の形態
５である最適配置決定方法について説明する。実施の形
態１乃至４の方法では、全ての基地局候補点に対して通
信エリアの計算が行われる。この場合、ある基地局候補
点に対する通信エリアが他の基地局候補点に対する通信
エリアを全て包含することがある。本実施形態の方法で
は、このような場合に、包含される方の基地局候補点を
処理の対象から省いて基地局の最適な配置を決定する。Embodiment 5 Next, an optimal arrangement determining method according to the fifth embodiment of the present invention will be described. In the methods of Embodiments 1 to 4, the communication area is calculated for all base station candidate points. In this case, a communication area for a certain base station candidate point may include all communication areas for another base station candidate point. In such a case, the method of the present embodiment determines the optimal arrangement of the base stations by omitting the included base station candidate points from the processing targets.
【００７８】遺伝的アルゴリズムを利用して基地局の最
適配置を求める際の演算負荷は、考え得る基地局候補点
の組み合わせの総数が少ないほど、従って、処理の対象
となる基地局方補点の数が少ないほど小さくなる。この
ため、本実施形態の最適配置決定方法によれば、実施の
形態１乃至４の方法に比べて更に短時間で基地局の最適
配置を見つけることができる．The computational load when obtaining the optimal arrangement of base stations by using a genetic algorithm is such that the smaller the total number of possible combinations of candidate base station points, the smaller the total number of possible combinations of base station candidate points. The smaller the number, the smaller. For this reason, according to the optimal arrangement determination method of the present embodiment, it is possible to find the optimal arrangement of the base station in a shorter time than in the methods of Embodiments 1 to 4.
【００７９】実施の形態６．次に、本発明の実施の形態
６である最適配置決定方法について説明する。実施の形
態１乃至５の方法では、基地局の最適な配置を見つける
ために、基地局候補点の組み合わせの情報を有するｋ個
の個体の集合の中で交叉操作と突然変異操作を行って次
世代の新たなｋ個の個体の集合を生成している。本実施
例の方法では、次世代の個体を生成する際に、予め現世
代の最も適合度の高い個体がそのまま次世代に加えら
れ、その他の個体が交叉操作と突然変異操作により生成
される。Embodiment 6 FIG. Next, a description will be given of an optimal arrangement determining method according to the sixth embodiment of the present invention. In the methods of Embodiments 1 to 5, in order to find the optimal arrangement of base stations, a crossover operation and a mutation operation are performed in a set of k individuals having information on combinations of base station candidate points, and A new set of k individuals of the generation is generated. In the method of the present embodiment, when the next generation of individuals is generated, the individual with the highest fitness of the current generation is added to the next generation as it is, and the other individuals are generated by crossover and mutation.
【００８０】本実施形態の方法によれば、最も適応度の
高い個体が必ず次世代に残るため、世代を経る過程で、
一時的にでも適合度下がることがない。このため、本実
施形態の方法によれば、実施の形態１乃至５の方法に比
べて、更に短い時間で最適な基地局配置を求めることが
できる。According to the method of the present embodiment, the individual with the highest fitness always remains in the next generation.
The fitness is not reduced even temporarily. Therefore, according to the method of the present embodiment, an optimal base station arrangement can be obtained in a shorter time than in the methods of Embodiments 1 to 5.
【００８１】実施の形態７．次に、本発明の実施の形態
７である最適配置決定方法について説明する。実施の形
態１乃至６の方法では、最適な基地局配置を求めるた
め、基地局候補点の組み合わせの情報を有する２つの個
体に対して、基本的に、交叉操作および突然変異操作の
両方を用いてきた。本実施形態の方法は、それらの個体
に対して交叉操作のみを施すことを特徴とするものであ
る。Embodiment 7 FIG. Next, an optimal arrangement determining method according to the seventh embodiment of the present invention will be described. In the methods of Embodiments 1 to 6, in order to obtain the optimal base station arrangement, basically, both the crossover operation and the mutation operation are used for two individuals having information on combinations of base station candidate points. Have been. The method of this embodiment is characterized in that only crossover operations are performed on those individuals.
【００８２】次世代の個体を交叉操作のみで生成するこ
とによれば、交叉操作と突然変異操作とを組み合わせて
その個体を生成する場合に比して処理を簡素化すること
ができる。従って、本実施形態の最適配置決定方法は、
実施の形態１乃至６の方法に比して簡単に実現すること
ができる。According to the generation of the next-generation individual only by the crossover operation, the processing can be simplified as compared with the case where the individual is generated by combining the crossover operation and the mutation operation. Therefore, the optimal arrangement determining method of the present embodiment is as follows.
This can be easily realized as compared with the methods of the first to sixth embodiments.
【００８３】実施の形態８．次に、本発明の実施の形態
８である最適配置決定方法について説明する。実施の形
態１乃至６の方法では、最適な基地局配置を求めるた
め、基地局候補点の組み合わせの情報を有する２つの個
体に対して、基本的に、交叉操作および突然変異操作の
両方を用いてきた。本実施形態の方法は、それらの個体
に対して突然変異操作のみを施すことを特徴とするもの
である。Embodiment 8 FIG. Next, an optimal arrangement determining method according to the eighth embodiment of the present invention will be described. In the methods of Embodiments 1 to 6, in order to obtain the optimal base station arrangement, basically, both the crossover operation and the mutation operation are used for two individuals having information on combinations of base station candidate points. Have been. The method of this embodiment is characterized in that only a mutation operation is performed on those individuals.
【００８４】次世代の個体を突然変異操作のみで生成す
ることによれば、交叉操作と突然変異操作とを組み合わ
せてその個体を生成する場合に比して処理を簡素化する
ことができる。従って、本実施形態の最適配置決定方法
は、実施の形態１乃至６の方法に比して簡単に実現する
ことができる。According to the generation of the next-generation individual by only the mutation operation, the processing can be simplified as compared with the case where the individual is generated by combining the crossover operation and the mutation operation. Therefore, the optimal arrangement determination method of the present embodiment can be easily realized as compared with the methods of the first to sixth embodiments.
【００８５】実施の形態９．本実施形態の方法では、最
初に、計算機上で格子点を発生させることにより、或い
は手作業による指定により、実施の形態１乃至８の場合
と同様に基地局候補点が設定される。次に、それらの基
地局方補点を用いて、実施の形態１乃至８の何れかの方
法で基地局の最適配置が暫定的に求められる。そして、
基地局候補点の位置が更に詳細に設定され、再度基地局
の最適配置が求められる。Embodiment 9 In the method according to the present embodiment, first, a base station candidate point is set by generating grid points on a computer or by manual designation in the same manner as in the first to eighth embodiments. Next, the optimal arrangement of the base stations is tentatively determined by using the base station direction supplementary points by any of the methods of Embodiments 1 to 8. And
The positions of the base station candidate points are set in more detail, and the optimum arrangement of the base stations is obtained again.
【００８６】本実施形態の方法では、基地局の最適配置
を暫定的に決定した後、更に細かく基地局の位置を設定
するため、実施の形態１乃至８の方法に比べてより理想
的な基地局配置を実現することができる。In the method according to the present embodiment, the optimal arrangement of the base stations is provisionally determined, and then the positions of the base stations are set more finely. A station arrangement can be realized.
【００８７】実施の形態１０．次に、本発明の実施の形
態１０である最適配置決定システムについて説明する。
図６は、本実施形態の最適配置決定システムのブロック
図を示す。図６に示す如く、本実施形態のシステムは、
情報取得部３０、候補点設定部３２、エリア評価点設定
部３４、最適配置決定部３６、および出力部３８を備え
ている。Embodiment 10 Next, an optimal arrangement determination system according to the tenth embodiment of the present invention will be described.
FIG. 6 shows a block diagram of the optimal arrangement determination system of the present embodiment. As shown in FIG. 6, the system according to the present embodiment includes:
It includes an information acquisition unit 30, a candidate point setting unit 32, an area evaluation point setting unit 34, an optimum arrangement determination unit 36, and an output unit 38.
【００８８】情報取得部３０は、基地局の配置を決定す
べき建造物に関する情報を取得するブロックである。情
報取得部３０は、手作業による入力操作により、或いは
データベース等から情報を読み出すことにより必要な建
造物情報を取得する。The information acquisition unit 30 is a block for acquiring information on a building for which the location of a base station is to be determined. The information acquiring unit 30 acquires necessary building information by manual input operation or by reading information from a database or the like.
【００８９】候補点設定部３２は、建造物の内部に基地
局候補点を設定するブロックである。基地局候補点は、
実施の形態１乃至８の場合と同様に、手作業による入力
操作により、或いは所定の計算処理により設定される。The candidate point setting section 32 is a block for setting a base station candidate point inside a building. Base station candidate points
As in the first to eighth embodiments, the setting is performed by a manual input operation or by a predetermined calculation process.
【００９０】エリア評価点設定部３４は、受信エリアを
評価するためのエリア評価点を建造物の内部に設定する
ブロックである。エリア評価点は、実施の形態１乃至８
の場合と同様に、手作業による入力操作により、或いは
所定の計算処理により設定される。The area evaluation point setting section 34 is a block for setting an area evaluation point for evaluating a reception area inside a building. The area evaluation points are determined according to the first to eighth embodiments.
As in the case of (1), the setting is made by a manual input operation or by a predetermined calculation process.
【００９１】最適配置決定部３６は、建造物内部におけ
る基地局の最適配置を決定するブロックである。最適配
置決定部３６は、具体的には、基地局候補点のそれぞれ
について通信エリアを求める処理（Ｓ１０６参照）、お
よび遺伝的アルゴリズムを利用した手法で最適な基地局
候補点の組み合わせを探索する処理（Ｓ１０８参照）を
実行する。これらの処理は、実施の形態１乃至８の場合
と同様に実行される。The optimal arrangement determining unit 36 is a block for determining an optimal arrangement of base stations inside a building. More specifically, the optimal arrangement determining unit 36 determines a communication area for each of the base station candidate points (see S106), and searches for an optimal combination of base station candidate points by using a genetic algorithm. (See S108). These processes are executed in the same manner as in the first to eighth embodiments.
【００９２】出力部３８は、最適配置決定部３６によっ
て決定された基地局の最適配置（最適な基地局候補点の
組み合わせ）を外部の出力するブロックである。尚、本
実施形態のシステムを構成する上記の各ブロックは、入
出力装置を備える計算機と、その計算機に、実施の形態
１乃至８で説明した所定の処理を実行させるプログラム
とで実現することができる。The output section 38 is a block for outputting the optimum arrangement of base stations (combination of optimal base station candidate points) determined by the optimum arrangement determining section 36 to the outside. Note that each of the above blocks constituting the system of the present embodiment can be realized by a computer having an input / output device and a program for causing the computer to execute the predetermined processing described in the first to eighth embodiments. it can.
【００９３】[0093]
【発明の効果】この発明は以上説明したように構成され
ているので、以下に示すような効果を奏する。請求項１
または１２記載の発明によれば、建造物の内部に複数の
基地局候補点を設定した後、それらの組み合わせの中か
ら最適な基地局配置を実現する組み合わせを遺伝的アル
ゴリズムに基づく推論により求めることができる。遺伝
的アルゴリズムに基づく推論によれば、多数の解の中か
ら、効率的に短時間で最適解を求めることができる。従
って、本発明によれば、基地局候補点の組み合わせが多
数存在しても、効率良く短時間で屋内基地局の最適配置
を見つけだすことができる。Since the present invention is configured as described above, it has the following effects. Claim 1
Or according to the invention described in 12, after setting a plurality of base station candidate points inside a building, a combination that realizes an optimal base station arrangement is determined from the combination by inference based on a genetic algorithm. Can be. According to the inference based on the genetic algorithm, an optimal solution can be efficiently and quickly obtained from a large number of solutions. Therefore, according to the present invention, even if there are many combinations of base station candidate points, it is possible to efficiently find the optimal arrangement of indoor base stations in a short time.
【００９４】請求項２または１３記載の発明によれば、
最も少ない基地局配置数で屋内全域を通信エリアとする
ことのできる基地局配置を見つけだすことができる。従
って、本発明によれば、屋内全域で通信が可能なシステ
ムを経済的に実現するうえで好適な基地局配置を短時間
で見つけだすことができる。According to the invention of claim 2 or 13,
With the smallest number of base station arrangements, it is possible to find a base station arrangement that can make the entire indoor area a communication area. Therefore, according to the present invention, it is possible to find out a suitable base station arrangement in a short time in order to economically realize a system capable of performing communication indoors.
【００９５】請求項３または１４記載の発明によれば、
最も少ない基地局配置数で屋内全域を通信エリアとする
ことのできる基地局配置のうち、屋内領域における最低
受信電圧が最大となる配置を基地局の最適配置とするこ
とができる。従って、本発明によれば、受信電圧に関す
るマージンを大きく確保するうえで好適な基地局配置、
すなわち、種々の変動に関わらず安定した通信能力を確
保する上で好適な基地局配置を、短時間で見つけだすこ
とができる。According to the invention of claim 3 or 14,
Among the base station arrangements that can make the entire indoor area a communication area with the smallest number of base station arrangements, the arrangement with the highest minimum received voltage in the indoor area can be determined as the optimal arrangement of the base stations. Therefore, according to the present invention, a suitable base station arrangement for securing a large reception voltage margin,
That is, it is possible to find a suitable base station arrangement in a short time to secure stable communication performance regardless of various fluctuations.
【００９６】請求項４または１５記載の発明によれば、
エリア評価点における受信電力をシミュレーションによ
り求めることができる。シミュレーションによれば、受
信電力を計算機上で簡単に求めることができる。このた
め、本発明によれば、建造物が実際には存在しない場合
等においても、簡単に基地局の最適配置を求めることが
できる。According to the invention described in claim 4 or 15,
The received power at the area evaluation point can be obtained by simulation. According to the simulation, the received power can be easily obtained on a computer. Therefore, according to the present invention, the optimum arrangement of the base stations can be easily obtained even when the building does not actually exist.
【００９７】請求項５または１６記載の発明によれば、
最適配置を見つけだすための処理の基礎として、エリア
評価点における受信電力の実測値を用いることができ
る。このため、本発明によれば、実状に沿った正確な最
適配置を短時間で見つけだすことができる。According to the invention of claim 5 or 16,
As a basis of the process for finding the optimum arrangement, the measured value of the received power at the area evaluation point can be used. For this reason, according to the present invention, it is possible to find out an accurate optimal arrangement according to the actual situation in a short time.
【００９８】請求項６または１７記載の発明によれば、
個々の基地局候補点に対する通信エリアを決定する際に
常にセットとして扱うことのできる複数のエリア評価点
を一つの評価点とみなして、遺伝的アルゴリズムに基づ
く推論を行うことができる。遺伝的アルゴリズムに基づ
く推論に伴う処理負荷は、考慮すべきエリア評価点の数
が少ないほど軽くなる。このため、本発明によれば、全
てのエリア評価点が考慮される場合に比して、更に効率
良く短時間で基地局の最適配置を見つけだすことができ
る。According to the invention of claim 6 or 17,
When determining a communication area for each base station candidate point, a plurality of area evaluation points that can always be treated as a set are regarded as one evaluation point, and inference based on a genetic algorithm can be performed. The processing load associated with the inference based on the genetic algorithm becomes lighter as the number of area evaluation points to be considered is smaller. For this reason, according to the present invention, it is possible to find out the optimal arrangement of base stations more efficiently and in a shorter time than in a case where all area evaluation points are considered.
【００９９】請求項７または１８記載の発明によれば、
自己に対応する通信エリアの全域が、他の基地局候補点
に対する通信エリアに含まれる基地局候補点を無視して
遺伝的アルゴリズムに基づく推論を行うことができる。
上記のような状況下では、他の基地局候補点に対する通
信エリアが確保されれば、無視された基地局候補点に対
する通信エリアは必然的に確保される。従って、遺伝的
アルゴリズムに基づく推論の際にその基地局候補点が無
視されても何ら問題は生じない。遺伝的アルゴリズムに
基づく推論に伴う処理負荷は、考慮すべき基地局候補点
の数が少ないほど軽くなる。従って、本発明によれば、
全ての基地局候補点が考慮される場合に比して、更に効
率良く短時間で基地局の最適配置を見つけだすことがで
きる。According to the invention of claim 7 or 18,
The entire communication area corresponding to itself can perform inference based on a genetic algorithm ignoring base station candidate points included in the communication area with respect to other base station candidate points.
In such a situation, if a communication area for another base station candidate point is secured, a communication area for the neglected base station candidate point is necessarily secured. Therefore, there is no problem even if the base station candidate point is ignored in the inference based on the genetic algorithm. The processing load associated with the inference based on the genetic algorithm becomes lighter as the number of base station candidate points to be considered is smaller. Thus, according to the present invention,
As compared with the case where all base station candidate points are considered, the optimum arrangement of base stations can be found more efficiently and in a shorter time.
【０１００】請求項８または１９記載の発明によれば、
遺伝的アルゴリズムに基づく推論の過程で、次世代の集
団の中に現世代の集団中で最も適合度の高い個体が残さ
れる。この場合、世代交代に伴って、全ての個体の適合
度が低下する事態を防止することができる。このため、
本発明によれば、短時間で効率的に基地局の最適配置を
見つけだすことができる。According to the invention of claim 8 or 19,
In the process of inference based on the genetic algorithm, the best-fit individual in the current generation population is left in the next generation population. In this case, it is possible to prevent a situation in which the suitability of all the individuals decreases with the generation change. For this reason,
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the optimal arrangement | positioning of a base station can be found efficiently in a short time.
【０１０１】請求項９または２０記載の発明によれば、
遺伝的アルゴリズムに基づく推論の過程で、次世代の個
体を生成する処理として交叉操作のみが実行される。こ
の場合、世代の交代に要する処理負荷が軽くなるため、
最適配置の決定に要する時間を更に短くすることができ
る。According to the ninth or twentieth aspect of the present invention,
In the process of inference based on the genetic algorithm, only a crossover operation is executed as a process of generating a next-generation individual. In this case, the processing load required for changing generations is reduced,
The time required to determine the optimal arrangement can be further reduced.
【０１０２】請求項１０または２１記載の発明によれ
ば、遺伝的アルゴリズムに基づく推論の過程で、次世代
の個体を生成する処理として突然変異操作のみが実行さ
れる。この場合、世代の交代に要する処理負荷が軽くな
るため、最適配置の決定に要する時間を更に短くするこ
とができる。According to the tenth or twenty-first aspect of the present invention, in the process of inference based on a genetic algorithm, only a mutation operation is executed as a process for generating a next-generation individual. In this case, the processing load required for switching generations is reduced, so that the time required for determining the optimal arrangement can be further reduced.
【０１０３】請求項１１または２２記載の発明によれ
ば、一連の処理により基地局の最適配置が決定された
後、同様の処理あ繰り返されることにより、更に詳細に
最適配置が求められる。従って、本発明によれば、屋内
における基地局の最適配置を正確に求めることができ
る。According to the invention as set forth in claim 11 or 22, after the optimal arrangement of the base stations is determined by a series of processing, the same processing is repeated to obtain the optimal arrangement in more detail. Therefore, according to the present invention, it is possible to accurately determine the optimal arrangement of base stations indoors.
【図１】 本発明の実施の形態１である最適配置決定方
法の実行過程で決定される基地局候補点を示す図であ
る。FIG. 1 is a diagram showing base station candidate points determined in an execution process of an optimal arrangement determining method according to Embodiment 1 of the present invention.
【図２】 本発明の実施の形態１である最適配置決定方
法の実行過程で決定されるエリア評価点を示す図であ
る。FIG. 2 is a diagram showing area evaluation points determined in an execution process of an optimal arrangement determining method according to the first embodiment of the present invention.
【図３】 基地局候補点Ｓｉに基地局を配置した際に実
現される通信エリアを表す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a communication area realized when a base station is arranged at a base station candidate point Si.
【図４】 本発明の実施の形態１である最適配置決定方
法の処理内容を説明するためのフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart for explaining processing contents of an optimal arrangement determining method according to the first embodiment of the present invention;
【図５】 本発明の実施の形態１の要部である遺伝的ア
ルゴリズムに基づく推論の過程で実行される処理の内容
を説明するためのフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart for explaining the contents of processing executed in the course of inference based on a genetic algorithm, which is a main part of Embodiment 1 of the present invention.
【図６】 本発明の実施の形態１０である最適方法決定
システムのブロック図である。FIG. 6 is a block diagram of an optimal method determination system according to a tenth embodiment of the present invention.
【図７】 従来の最適配置決定方法の処理内容を説明す
るための建造物の見取り図。FIG. 7 is a sketch drawing of a building for explaining processing contents of a conventional optimal arrangement determination method.
【図８】 従来の最適配置決定方法の処理内容を表すフ
ローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing processing contents of a conventional optimal arrangement determination method.
２２，Ｓ1，Ｓ2，・・Ｓm 基地局候補点、 Ｐ1，Ｐ
2，・・，Ｐi，・・Ｐ n エリア評価点、 ３０ 情
報取得部、 ３２ 候補設定部、 ３４評価設定
部、 ３６ 最適配置決定部、 ３８ 出力部。 22, S1, STwo, ... Sm Base station candidate point, P1, P
Two, ..., Pi, ... P n Area evaluation score, 30 information
Report acquisition unit, 32 candidate setting unit, 34 evaluation setting
Unit, 36 optimal arrangement determination unit, 38 output unit.
Claims (22)
の配置を決定するための屋内基地局の最適配置決定方法
であって、 建造物の適当な位置に複数の基地局候補点を設定するス
テップと、 建造物の屋内に複数のエリア評価点を設定するステップ
と、 個々の基地局候補点に基地局を設置した場合に前記複数
のエリア評価点のそれぞれで確保される受信電力を、基
地局候補点毎に求めるステップと、 前記受信電力に基づいて、屋内における通信エリアを基
地局候補点毎に決定するステップと、 全ての基地局候補点の組み合わせの中から、最適な基地
局配置を実現するための組み合わせを遺伝的アルゴリズ
ムに基づく推論により決定するステップと、 を備えることを特徴とする屋内基地局の最適配置決定方
法。1. A method for determining an optimal arrangement of indoor base stations for determining an arrangement of base stations in an indoor wireless communication system, comprising the steps of: setting a plurality of base station candidate points at appropriate positions of a building; Setting a plurality of area evaluation points indoors of the building; and, when a base station is installed at each of the base station candidate points, the received power secured at each of the plurality of area evaluation points is determined by the base station candidate. Determining for each point; determining a communication area indoors for each base station candidate point based on the received power; realizing an optimal base station arrangement from a combination of all base station candidate points Deciding a combination for performing the inference based on a genetic algorithm.
配置数で前記建造物の屋内全域を通信エリアとすること
のできる配置であることを特徴とする請求項１記載の最
適配置決定方法。2. The optimal arrangement determination according to claim 1, wherein the optimal arrangement of base stations is an arrangement in which the entire indoor area of the building can be used as a communication area with a minimum number of arrangements of base stations. Method.
配置数で前記建造物の屋内全域を通信エリアとすること
ができる配置のうち、建造物の屋内全域中での最低の受
信電力を最大とするものであることを特徴とする請求項
２記載の最適配置決定方法。3. The optimum base station arrangement is such that the minimum reception power in the entire building indoors among the arrangements in which the entire indoors of the building can be used as the communication area with the minimum number of base stations arranged. 3. The method for determining an optimum arrangement according to claim 2, wherein
力を求めるステップは、受信電力をシミュレーションに
より求めるステップを含むことを特徴とする請求項１乃
至３の何れか１項記載の最適配置決定方法。4. The optimal arrangement according to claim 1, wherein the step of obtaining the reception power of the area evaluation point for each base station candidate point includes the step of obtaining the reception power by simulation. Decision method.
力を求めるステップは、基地局候補点に基地局を配置す
るステップと、エリア評価点で受信電力を実測するステ
ップとを含むことを特徴とする請求項１乃至３の何れか
１項記載の最適配置決定方法。5. The step of obtaining the reception power of the area evaluation point for each base station candidate point includes the steps of arranging the base station at the base station candidate point and measuring the reception power at the area evaluation point. 4. The optimal arrangement determining method according to claim 1, wherein:
を求めた後、何れの基地局候補点に対する通信エリアに
も、セットで含まれている、或いは、セットで含まれて
いない複数のエリア評価点を抽出するステップを有し、 遺伝的アルゴリズムに基づく推論により最適な組み合わ
せを探索する処理では、それら抽出された複数のエリア
評価点が一つのエリア評価点とみなされることを特徴と
する請求項１乃至５の何れか１項記載の最適配置決定方
法。6. After calculating communication areas for all base station candidate points, a plurality of area evaluations are included in the communication area for any base station candidate point as a set or not included in the set. A step of extracting points, wherein in the process of searching for an optimal combination by inference based on a genetic algorithm, the plurality of extracted area evaluation points are regarded as one area evaluation point. The optimal arrangement determination method according to any one of claims 1 to 5.
を求めた後、自己に対応する通信エリアの全てが、他の
基地局候補点の通信エリアに含まれる基地局候補点を抽
出するステップを有し、 遺伝的アルゴリズムに基づく推論により最適な組み合わ
せを探索する処理では、その抽出された基地局候補点が
無視されることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１
項記載の最適配置決定方法。7. After obtaining communication areas for all base station candidate points, extracting all base station candidate points included in the communication area of the other base station candidate points is performed. 7. A process for searching for an optimal combination by inference based on a genetic algorithm, wherein the extracted base station candidate points are ignored.
The optimal placement determination method described in the section.
次世代の個体を生成する際に、現世代で最も高い適合度
を有する個体を必ず次世代にそのまま残すことを特徴と
する請求項１乃至７の何れか１項記載の最適配置決定方
法。8. The method according to claim 1, wherein when the next generation of individuals is generated in the process of inference by the genetic algorithm, the individual having the highest fitness in the current generation is always left in the next generation. The optimal arrangement determination method according to any one of claims 1 to 7.
で、個体間の交叉操作のみによって次世代の個体が生成
されることを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項記
載の最適配置決定方法。9. The method according to claim 1, wherein in the process of inference by a genetic algorithm, a next-generation individual is generated only by a crossover operation between individuals. .
で、個体間の突然変異操作のみによって次世代の個体が
生成されることを特徴とする請求項１乃至８の何れか１
項記載の最適配置決定方法。10. The method according to claim 1, wherein in the process of inference by a genetic algorithm, a next-generation individual is generated only by a mutation operation between individuals.
The optimal placement determination method described in the section.
適配置決定方法によって基地局の最適配置を求めるステ
ップと、 その結果得られた基地局配置を基礎として新たに基地局
候補点を作成するステップと、 新たに作成された基地局候補点を用いて、請求項１乃至
８の何れ１項記載の最適配置決定方法によって、再度基
地局の最適配置を決定するステップと、 を備えることを特徴とする最適配置決定方法。11. A step of obtaining an optimal arrangement of base stations by the optimal arrangement determining method according to any one of claims 1 to 8, further comprising the steps of: And a step of determining again the optimal arrangement of the base stations by the optimal arrangement determining method according to any one of claims 1 to 8 using the newly created base station candidate points. And a method for determining an optimal arrangement.
局の配置を決定するための屋内基地局の最適配置決定シ
ステムであって、 建造物の情報を取得する情報取得部と、 建造物の適当な位置に複数の基地局候補点を設定する候
補点設定部と、 建造物の屋内に複数のエリア評価点を設定する評価点設
定部と、 個々の基地局候補点に基地局を設置した場合に前記複数
のエリア評価点のそれぞれで確保される受信電力を基地
局候補点毎に求めると共に、前記受信電力に基づいて、
屋内における通信エリアを基地局候補点毎に決定し、更
に、全ての基地局候補点の組み合わせの中から、最適な
基地局配置を実現するための組み合わせを遺伝的アルゴ
リズムに基づく推論により決定する最適配置決定部と、 前記最適配置決定部による決定結果を外部に出力する出
力部と、 を備えることを特徴とする屋内基地局の最適配置決定シ
ステム。12. An indoor base station optimal arrangement determining system for determining an arrangement of base stations in an indoor wireless communication system, comprising: an information acquiring unit for acquiring information on a building; and an appropriate position of the building. A candidate point setting unit that sets a plurality of base station candidate points, an evaluation point setting unit that sets a plurality of area evaluation points indoors of a building, and a base station installed at each base station candidate point. While obtaining the received power secured at each of the plurality of area evaluation points for each base station candidate point, based on the received power,
An indoor communication area is determined for each base station candidate point, and a combination for realizing an optimum base station arrangement is determined by inference based on a genetic algorithm from among combinations of all base station candidate points. An optimal arrangement determining system for an indoor base station, comprising: an arrangement determining unit; and an output unit that outputs a determination result by the optimal arrangement determining unit to the outside.
局配置数で前記建造物の屋内全域を通信エリアとするこ
とのできる配置であることを特徴とする請求項１２記載
の最適配置決定システム。13. The optimal arrangement determination according to claim 12, wherein the optimal base station arrangement is an arrangement that allows the entire indoor area of the building to be a communication area with a minimum number of base station arrangements. system.
局配置数で前記建造物の屋内全域を通信エリアとするこ
とができる配置のうち、建造物の屋内全域中での最低の
受信電力を最大とするものであることを特徴とする請求
項１３記載の最適配置決定システム。14. The optimum base station arrangement is such that, among arrangements in which the indoor whole area of the building can be used as the communication area with the minimum number of base station arrangements, the lowest received power in the entire indoor area of the building. 14. The optimal arrangement determination system according to claim 13, wherein?
価点の受信電力をシミュレーションにより求めるシミュ
レーション部を備えることを特徴とする請求項１２乃至
１４の何れか１項記載の最適配置決定システム。15. The optimal arrangement determining system according to claim 12, wherein the optimal arrangement determining unit includes a simulation unit that obtains reception power of the area evaluation point by simulation.
価点の受信電力を外部から読み込むための入力部を備え
ることを特徴とする請求項１２乃至１４の何れか１項記
載の最適配置決定システム。16. The optimal arrangement determining system according to claim 12, wherein the optimal arrangement determining unit includes an input unit for externally reading the received power of the area evaluation point. .
候補点に対する通信エリアを求めた後に、何れの基地局
候補点に対する通信エリアにもセットで含まれている、
或いは、セットで含まれていない複数のエリア評価点を
抽出すると共に、遺伝的アルゴリズムに基づく推論によ
り最適な組み合わせを探索する際に、それら抽出された
複数のエリア評価点を一つのエリア評価点とみして処理
を行うことを特徴とする請求項１２乃至１６の何れか１
項記載の最適配置決定システム。17. The method according to claim 17, wherein the optimal arrangement determination unit includes a set of communication areas for all base station candidate points after obtaining communication areas for all base station candidate points.
Alternatively, when extracting a plurality of area evaluation points not included in the set and searching for an optimal combination by inference based on a genetic algorithm, the extracted plurality of area evaluation points are regarded as one area evaluation point. 17. The method according to claim 12, wherein the processing is performed.
The optimal placement determination system described in the section.
候補点に対する通信エリアを求めた後に、自己に対応す
る通信エリアの全てが、他の基地局候補点の通信エリア
に含まれる基地局候補点を抽出すると共に、遺伝的アル
ゴリズムに基づく推論により最適な組み合わせを探索す
る際に、その抽出された基地局候補点を無視して処理を
行うことを特徴とする請求項１２乃至１７の何れか１項
記載の最適配置決定システム。18. The base station, wherein after determining the communication areas for all base station candidate points, the optimum arrangement determination unit includes all of the communication areas corresponding to the base station in the communication areas of other base station candidate points. 18. The method according to claim 12, further comprising extracting candidate points and performing a process ignoring the extracted base station candidate points when searching for an optimal combination by inference based on a genetic algorithm. The optimal arrangement determination system according to claim 1.
リズムによる推論の過程で次世代の個体を生成する際
に、現世代で最も高い適合度を有する個体を必ず次世代
にそのまま残すことを特徴とする請求項１２乃至１８の
何れか１項記載の最適配置決定システム。19. The method according to claim 19, wherein the optimal arrangement determination unit always leaves the individual having the highest fitness in the current generation as it is when the next generation is generated in the process of inference by the genetic algorithm. The optimal arrangement determination system according to any one of claims 12 to 18, wherein:
リズムによる推論の過程で、次世代の個体を、個体間の
交叉操作のみによって生成することを特徴とする請求項
１２乃至１９の何れか１項記載の最適配置決定システ
ム。20. The method according to claim 12, wherein the optimal arrangement determining unit generates an individual of the next generation only by a crossover operation between the individuals in a process of inference by a genetic algorithm. The optimal placement determination system described in the section.
リズムによる推論の過程で、次世代の個体を、個体間の
突然変異操作のみによって生成することを特徴とする請
求項１２乃至１９の何れか１項記載の最適配置決定シス
テム。21. The method according to claim 12, wherein the optimal arrangement determining unit generates a next-generation individual only by a mutation operation between individuals in the process of inference by a genetic algorithm. 2. The optimal arrangement determination system according to claim 1.
定部によって決定された基地局の最適配置を基礎として
新たに基地局候補点を作成し、 前記最適配置決定部は、前記候補点設定部によって新た
に基地局候補点が作成された後に、それらの基地局候補
点を用いて再度基地局の最適配置を決定することを特徴
とする請求項１２乃至２１の何れか１項記載の最適配置
決定システム。22. The candidate point setting unit creates a new base station candidate point based on the optimal arrangement of base stations determined by the optimal arrangement determining unit, and the optimal arrangement determining unit sets the candidate point setting. 22. An optimal arrangement of base stations according to claim 12, wherein, after a new base station candidate point is created by the unit, the optimal arrangement of the base stations is determined again using the base station candidate points. Placement decision system.
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|---|---|---|---|
| JP11143560A JP2000333239A (en) | 1999-05-24 | 1999-05-24 | Method for deciding optimum layout of indoor base station and optimum layout decision system |
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Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006324831A (en) * | 2005-05-18 | 2006-11-30 | Nec Corp | Network incorporation system for radio base station for home use and its method, base station management device used therefor, and mobile communication terminal |
| JP2007235831A (en) * | 2006-03-03 | 2007-09-13 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method for arranging base station |
| US7627323B2 (en) | 2002-03-19 | 2009-12-01 | Hitachi, Ltd. | Apparatus and method for laying out wireless cell, and recording medium for programs achieving the same |
| US8526980B2 (en) | 2005-06-15 | 2013-09-03 | Nec Corporation | Method of and apparatus for estimating received quality of communication area and program |
| CN103778477A (en) * | 2013-11-20 | 2014-05-07 | 中国民用航空总局第二研究所 | Monitoring station distribution method and apparatus |
| KR101536253B1 (en) * | 2012-04-16 | 2015-07-14 | 주식회사 케이티 | Methods for calculating the minimum number of APs and finding optimal locations of APs for Wi-Fi network |
| CN106886833A (en) * | 2017-01-12 | 2017-06-23 | 浙江大学 | A kind of wind-driven generator addressing Lectotype Optimization method suitable for Complex Constraints condition |
| CN106897793A (en) * | 2017-01-12 | 2017-06-27 | 浙江大学 | A kind of arrangement optimization method of the wind power plant wind-driven generator based on genetic algorithm for ensureing safe distance |
| CN108551374A (en) * | 2018-03-26 | 2018-09-18 | 诺优信息技术（上海）有限公司 | A kind of autoplacement method of LTE indoor distribution system antenna |
| JP2019012875A (en) * | 2017-06-29 | 2019-01-24 | 富士通株式会社 | Radio device installation position determination device, radio device installation position determination method, and radio device installation position determination program |
| CN105978642B (en) * | 2016-05-18 | 2019-02-01 | 南京新兴空间电子系统有限公司 | Wireless monitor station analysis site selecting method and system based on interference big data |
| US10999785B2 (en) | 2018-11-29 | 2021-05-04 | Fujitsu Limited | Information processing apparatus, arrangement computing method for wireless access points, and storage medium |
| US12009882B2 (en) | 2021-02-05 | 2024-06-11 | Socionext Inc. | Simulation device, simulation method, and recording medium |
-
1999
- 1999-05-24 JP JP11143560A patent/JP2000333239A/en active Pending
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7627323B2 (en) | 2002-03-19 | 2009-12-01 | Hitachi, Ltd. | Apparatus and method for laying out wireless cell, and recording medium for programs achieving the same |
| JP4548213B2 (en) * | 2005-05-18 | 2010-09-22 | 日本電気株式会社 | Wireless base station network transfer system, method thereof, base station management apparatus used therefor, and mobile communication terminal |
| JP2006324831A (en) * | 2005-05-18 | 2006-11-30 | Nec Corp | Network incorporation system for radio base station for home use and its method, base station management device used therefor, and mobile communication terminal |
| US8526980B2 (en) | 2005-06-15 | 2013-09-03 | Nec Corporation | Method of and apparatus for estimating received quality of communication area and program |
| JP2007235831A (en) * | 2006-03-03 | 2007-09-13 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method for arranging base station |
| KR101536253B1 (en) * | 2012-04-16 | 2015-07-14 | 주식회사 케이티 | Methods for calculating the minimum number of APs and finding optimal locations of APs for Wi-Fi network |
| CN103778477B (en) * | 2013-11-20 | 2017-07-18 | 中国民用航空总局第二研究所 | Monitor station cloth station method and apparatus |
| CN103778477A (en) * | 2013-11-20 | 2014-05-07 | 中国民用航空总局第二研究所 | Monitoring station distribution method and apparatus |
| CN105978642B (en) * | 2016-05-18 | 2019-02-01 | 南京新兴空间电子系统有限公司 | Wireless monitor station analysis site selecting method and system based on interference big data |
| CN106897793A (en) * | 2017-01-12 | 2017-06-27 | 浙江大学 | A kind of arrangement optimization method of the wind power plant wind-driven generator based on genetic algorithm for ensureing safe distance |
| CN106886833A (en) * | 2017-01-12 | 2017-06-23 | 浙江大学 | A kind of wind-driven generator addressing Lectotype Optimization method suitable for Complex Constraints condition |
| CN106886833B (en) * | 2017-01-12 | 2020-01-21 | 浙江大学 | Site selection and type selection optimization method of wind driven generator suitable for complex constraint conditions |
| JP2019012875A (en) * | 2017-06-29 | 2019-01-24 | 富士通株式会社 | Radio device installation position determination device, radio device installation position determination method, and radio device installation position determination program |
| CN108551374A (en) * | 2018-03-26 | 2018-09-18 | 诺优信息技术（上海）有限公司 | A kind of autoplacement method of LTE indoor distribution system antenna |
| CN108551374B (en) * | 2018-03-26 | 2020-10-13 | 诺优信息技术（上海）有限公司 | Automatic layout method for LTE indoor distribution system antenna |
| US10999785B2 (en) | 2018-11-29 | 2021-05-04 | Fujitsu Limited | Information processing apparatus, arrangement computing method for wireless access points, and storage medium |
| US12009882B2 (en) | 2021-02-05 | 2024-06-11 | Socionext Inc. | Simulation device, simulation method, and recording medium |
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