JP2015177274A - Device and method for calculation of base station parameter, and control program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、基地局パラメータ算出装置、基地局パラメータの算出方法及び制御プログラムに関する。 Embodiments described herein relate generally to a base station parameter calculation device, a base station parameter calculation method, and a control program.
モバイルトラフィックが年々増加しており、移動通信の更なる速度向上が求められている中、各通信事業者は高速な無線通信であるLTE(Long Term Evolution)サービスを開始している。一方、屋内においてもモバイルトラフィックが年々増加しており、モバイルデータトラフィックの更なる伸長により、屋内トラフィックの無線品質向上が求められる。 While mobile traffic is increasing year by year and further speeding up of mobile communication is demanded, each communication carrier has started LTE (Long Term Evolution) service, which is high-speed wireless communication. On the other hand, mobile traffic has been increasing year by year, and the wireless data quality of indoor traffic has been improved due to further growth of mobile data traffic.
屋内のトラフィック容量を向上するためには、電波半径が数10mのフェムトセルと呼ばれる基地局を近距離に多数配置する必要がある。屋内に小規模な基地局を複数台設置して運用する場合、各基地局に割当てる送信電力、周波数などのパラメータの組合せが基地局台数の指数関数に比例して増加する。また、各基地局に割当てる送信電力、周波数などのパラメータの組合せが基地局台数の指数関数的に増加する。 In order to improve indoor traffic capacity, it is necessary to arrange a large number of base stations called femtocells having a radio wave radius of several tens of meters at a short distance. When operating a plurality of small base stations indoors, the combination of parameters such as transmission power and frequency allocated to each base station increases in proportion to the exponential function of the number of base stations. Further, the combination of parameters such as transmission power and frequency allocated to each base station increases exponentially with the number of base stations.
したがって、基地局パラメータの組合せを全通り探索すると、最適パラメータの算出時間が膨大となってしまうという問題点があった。
そこで、本発明の目的は、基地局パラメータの算出時の計算量を削減し、最適な基地局パラメータの算出時間を短縮することが可能な基地局パラメータ算出装置、基地局パラメータの算出方法及び制御プログラムを提供することにある。
Therefore, when searching all combinations of base station parameters, there is a problem that the calculation time of the optimum parameters becomes enormous.
Therefore, an object of the present invention is to reduce a calculation amount when calculating a base station parameter and reduce a calculation time of an optimal base station parameter, a base station parameter calculation method, and a control method for the base station parameter To provide a program.
実施形態の基地局パラメータ算出装置の記憶部は、ローカルネットワークエリア内に分散配置された複数の基地局が通信端末との無線通信を行う際に収集した通信パラメータに基づいて予め作成されたローカルネットワークエリア内における電波環境を表す複数の電波環境マップを記憶する。
そして、算出処理部は、設定した基地局パラメータに対するローカルネットワークエリア内に仮想的に配置した複数の仮想通信端末の通信パラメータを複数の電波環境マップに基づいて推定して基地局パラメータの評価を行い、評価の結果に基づいて複数の基地局に対する新たな基地局パラメータをそれぞれ算出する処理を、算出した基地局パラメータに対し、所定の算出終了条件を満たすまで繰り返し行う。
The storage unit of the base station parameter calculation apparatus according to the embodiment includes a local network created in advance based on communication parameters collected when a plurality of base stations distributed in the local network area perform wireless communication with communication terminals. A plurality of radio wave environment maps representing the radio wave environment in the area are stored.
The calculation processing unit estimates the communication parameters of a plurality of virtual communication terminals virtually arranged in the local network area with respect to the set base station parameter based on the plurality of radio wave environment maps, and evaluates the base station parameter. The process of calculating new base station parameters for a plurality of base stations based on the evaluation result is repeated until the predetermined calculation end condition is satisfied for the calculated base station parameters.
以下、実施形態について、図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
図1は、実施形態の無線通信システムの概要構成ブロック図である。
無線通信システム100は、無線通信システム100を統括的に制御する制御装置10と、制御装置10とローカルネットワーク11を介して接続された複数の基地局20−1〜20−3と、ローカルネットワーク11をゲートウェイ(サーバ)12を介して接続されたコアネットワーク(事業者ネットワーク)13と、基地局20−1の無線通信エリア内で基地局20−1に収容されて無線通信を行う複数の通信端末30−1〜30−3と、を備えている。
FIG. 1 is a schematic configuration block diagram of a wireless communication system according to an embodiment.
The
図2は、制御装置、基地局及び通信端末の機能構成ブロック図である。
この場合において、基地局20−1〜20−3及び対応する通信端末(30−1〜30−3)は、同様の構成であるので、図2においては、基地局20−1及び通信端末30−1を例として図示している。
FIG. 2 is a functional configuration block diagram of the control device, the base station, and the communication terminal.
In this case, since the base stations 20-1 to 20-3 and the corresponding communication terminals (30-1 to 30-3) have the same configuration, the base station 20-1 and the
制御装置10は、自己の管理下にある全ての基地局20−1〜20−3に収容された通信端末30−1〜30−3を含む全ての通信端末の端末情報を集約する端末情報集約部101と、自己の管理下にある全ての基地局20−1〜20−3を制御する基地局制御部102と、暫定的に定めた最適基地局パラメータを随時更新する暫定最適パラメータ更新部103と、設定されている基地局パラメータの評価値の適応度を算出する適応度算出部104と、適応度算出部104で算出された複数の適応度を比較する適応度比較部105と、適応度の設定を行う適応度設定部106と、探索数を選択する探索数選択部107と、電波環境を分析する電波環境分析部108と、基地局パラメータを算出するパラメータ算出部109と、基地局20−1〜20−3に算出された基地局パラメータを設定するパラメータ設定部110と、を備えている。
The
上記構成において、端末情報には、受信電力情報、通信対象の基地局に対応する物理セルID、接続基地局情報、GPS情報(通信端末位置情報)、通信スループット(SINR:Signal to Interference and Noise power Ratio)、通信時のエラー率、端末特定情報等を含む。 In the above configuration, the terminal information includes received power information, physical cell ID corresponding to the base station to be communicated, connected base station information, GPS information (communication terminal location information), communication throughput (SINR: Signal to Interference and Noise power). Ratio), error rate during communication, terminal identification information, and the like.
また、制御装置10は、例えば、MPU(Micro Processing Unit)、並びに、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等のMPUが処理を実行するためのプログラムやデータの格納領域等を含む。制御装置10は、MPUにプログラムを実行させることで、端末情報集約部101、基地局制御部102、暫定最適パラメータ更新部103、適応度算出部104、適応度比較部105、適応度設定部106、探索数選択部107、電波環境分析部108、パラメータ算出部109及びパラメータ設定部110として機能する。
また、電波環境分析部108は、電波環境を表す複数の電波環境マップを記憶する記憶部としても機能している。
Further, the
The radio wave
上記構成において、端末情報集約部101は、基地局20−1〜20−3から送信された端末情報を集約する。端末情報集約部101は、集約した端末情報を電波環境分析部108に出力する。なお、端末情報集約部101は、基地局20−1〜20−3からの端末情報を定期的に受け取っても、各基地局20−1〜20−3に対して端末情報の取得要求を行うことにより受け取ってもよい。
In the above configuration, the terminal
電波環境分析部108は、電波環境マップを作成するマップ作成部、マップ作成部が作成した電波環境マップを蓄積するマップ蓄積部として機能する。
ここで、電波環境分析部108がマップ蓄積部として機能する場合には、マップ作成部からの要求により、蓄積される過去の電波環境マップから、マップ作成部により作成される電波環境マップと仮想通信端末の分布が類似する電波環境マップを検索する。
The radio wave
Here, when the radio wave
そしてマップ蓄積部は、検索により抽出した電波環境マップをマップ作成部へと引き渡す。
マップ蓄積部は、蓄積している電波環境マップに対し、使用頻度が高い電波環境マップの優先度を高く設定する。例えば、マップ蓄積部は、使用頻度を把握するための指標として、電波環境マップごとに電波環境マップをマップ作成部へ引き渡した回数をカウントし、回数が多い電波環境マップの優先度を高く設定する。
Then, the map accumulation unit delivers the radio wave environment map extracted by the search to the map creation unit.
The map storage unit sets a higher priority for the radio wave environment map that is used more frequently than the radio wave environment map that is stored. For example, the map accumulating unit counts the number of times the radio wave environment map is delivered to the map creating unit for each radio wave environment map as an index for grasping the usage frequency, and sets a high priority for the radio wave environment map having a large number of times. .
一方、マップ作成部として機能する電波環境分析部108は、端末情報集約部101から送信される端末情報に対してクラスタリングを行い、互いに近傍にあると判断した通信端末をまとめることで仮想通信端末として抽出する。
ここで、「互いに近傍にある」とは、例えば、通信端末間の距離が所定の距離よりも近い範囲に位置することである。この仮想通信端末に、通信端末をまとめた際に集約された端末情報を含む。クラスタリングの方法としては、一般的に知られている群平均法、単連結法、完全連結法等の階層クラスタリングであっても、K−means法、EM(Expectation Maximization)アルゴリズム等の非階層クラスタリングであってもよい。例えば、階層クラスタリングを採用する場合、マップ作成部は、端末情報が類似する通信端末を近傍にあると判断する。マップ作成部は、屋内エリアにおける仮想通信端末の分布を示す電波環境マップを作成する。マップ作成部は、作成した電波環境マップをマップ蓄積部に引き渡す。
On the other hand, the radio wave
Here, “being close to each other” means, for example, that the distance between communication terminals is located in a range closer than a predetermined distance. This virtual communication terminal includes terminal information aggregated when the communication terminals are collected. As a clustering method, even generally known hierarchical clustering such as a group average method, a single connection method, and a complete connection method, non-hierarchical clustering such as a K-means method and an EM (Expectation Maximization) algorithm can be used. There may be. For example, when hierarchical clustering is employed, the map creation unit determines that a communication terminal having similar terminal information is in the vicinity. The map creation unit creates a radio wave environment map indicating the distribution of virtual communication terminals in the indoor area. The map creation unit delivers the created radio wave environment map to the map storage unit.
また、通信端末が存在せず、端末情報が取得できないため、仮想通信端末を抽出できないエリアがある場合、マップ作成部として機能する電波環境分析部108は、仮想通信端末が抽出されないエリアに対して仮想通信端末を適宜補完する。
このとき、マップ作成部は、マップ蓄積部に対して、電波環境マップの検索要求を行う。マップ作成部は、マップ蓄積部に蓄積される電波環境マップから、作成した電波環境マップと仮想通信端末の分布が類似する電波環境マップを取得する。
そして、マップ作成部は、取得した電波環境マップにより仮想通信端末が抽出されないエリアの仮想通信端末を補完して、補完した仮想通信端末を含む補完電波環境マップを作成する。マップ作成部は、作成した補完電波環境マップをパラメータ算出部109へ送信する。
In addition, when there is an area where a virtual communication terminal cannot be extracted because there is no communication terminal and terminal information cannot be acquired, the radio wave
At this time, the map creation unit makes a search request for the radio wave environment map to the map storage unit. The map creation unit acquires a radio wave environment map having a similar distribution of virtual communication terminals to the created radio wave environment map from the radio wave environment map stored in the map storage unit.
And a map preparation part complements the virtual communication terminal of the area where a virtual communication terminal is not extracted by the acquired electromagnetic wave environment map, and produces the complementary electromagnetic wave environment map containing the complemented virtual communication terminal. The map creation unit transmits the created complementary radio wave environment map to the
なお、マップ作成部として機能する電波環境分析部108は、通信端末(30−1〜30−3)から基地局(20−1〜20−3)を介して送信される、GPS等のセンサ情報に基づいて各通信端末(30−1〜30−3)の位置を特定してもよい。このとき、マップ作成部として機能する電波環境分析部108は、各通信端末(30−1〜30−3)の位置情報に基づいて通信端末(30−1〜30−3)が互いに近傍にあるかを判断し、互いに近傍にあると判断した通信端末をまとめることで仮想通信端末として抽出することとなる。
The radio wave
パラメータ算出部109は、マップ作成部として作成する補完電波環境マップから、送信電力、運用周波数、物理セルID、隣接セル情報を含むネイバー(neighbor:隣接セル)リスト、ハンドオーバ閾値、基地局ID、周波数帯域幅、基地局のIPアドレス、セルサイズ等を決定する。なお、ネイバーリスト及びハンドオーバ閾値は、送信電力及び運用周波数と組み合わせて電波環境を作成することが可能となる。すなわち、ネイバーリスト(含む隣接セル情報)については、ネイバーリスト(含む隣接セル情報)を運用中に意図的に変更することで、運用中での通信端末に対する周波数リソースの再割当てを想定した場合に、ハンドオーバを制御し、電波環境を作成することが可能となる。また、ハンドオーバ閾値については、変更後のハンドオーバ閾値を用いれば、端末の接続先を変更してスループットを向上させることが可能となる。
The
パラメータ設定部110は、基地局20−1〜20−3にパラメータ算出部109により算出された基地局パラメータを設定する。
The
ここで、基地局パラメータの具体例として、基地局の送信電力及び運用周波数の決定方法について説明する。 Here, as a specific example of the base station parameter, a method for determining the transmission power and operating frequency of the base station will be described.
本実施形態においては、パラメータ算出部109は、遺伝的アルゴリズムを用いて基地局パラメータを算出している。
図3は、本実施形態で用いる染色体モデルの説明図である。
図3においては、基地局が6個存在する染色体モデルを示している。
染色体モデル40は、各基地局に対し、送信電力の遺伝子及び運用周波数の遺伝子の組を備えている。
図3の例の場合、送信電力としては、100mW、50mW、10mWの3種類を想定しており、それぞれ遺伝子は、0、1、2となっている。
また、運用周波数としては、周波数F1、周波数F2、周波数F3の3種類を想定しており、それぞれ遺伝子は、0、1、2となっている。
すなわち、図3の例の場合、第1の基地局BS1の送信電力は50mW、運用周波数は周波数F1となっていることがわかる。
同様に、第2の基地局BS2の送信電力は100mW、運用周波数は周波数F2となっており、第3の基地局BS3の送信電力は50mW、運用周波数は周波数F1となっており、第4の基地局BS4の送信電力は100mW、運用周波数は周波数F3となっており、第5の基地局BS5の送信電力は50mW、運用周波数は周波数F1となっており、第6の基地局BS6の送信電力は50mW、運用周波数は周波数F3となっていることがわかる。
In the present embodiment, the
FIG. 3 is an explanatory diagram of a chromosome model used in the present embodiment.
FIG. 3 shows a chromosome model having six base stations.
The chromosome model 40 includes a set of transmission power genes and operating frequency genes for each base station.
In the case of the example in FIG. 3, three types of transmission power of 100 mW, 50 mW, and 10 mW are assumed, and the genes are 0, 1, and 2, respectively.
As operating frequencies, three types of frequency F1, frequency F2, and frequency F3 are assumed, and the genes are 0, 1, and 2, respectively.
That is, in the example of FIG. 3, it can be seen that the transmission power of the first base station BS1 is 50 mW and the operating frequency is the frequency F1.
Similarly, the transmission power of the second base station BS2 is 100 mW, the operation frequency is the frequency F2, the transmission power of the third base station BS3 is 50 mW, the operation frequency is the frequency F1, The transmission power of the base station BS4 is 100 mW, the operation frequency is the frequency F3, the transmission power of the fifth base station BS5 is 50 mW, the operation frequency is the frequency F1, and the transmission power of the sixth base station BS6. It can be seen that is 50 mW and the operating frequency is frequency F3.
次に遺伝的アルゴリズムを用いた基地局パラメータの算出処理について説明する。
図4は、遺伝的アルゴリズムを用いた基地局パラメータの算出処理の説明図である。
なお、図4においては、図示の簡略化のため、基地局が基地局20−1、20−2の二つの場合を例示している。
Next, base station parameter calculation processing using a genetic algorithm will be described.
FIG. 4 is an explanatory diagram of a base station parameter calculation process using a genetic algorithm.
In FIG. 4, for simplicity of illustration, the case where the base stations are two base stations 20-1 and 20-2 is illustrated.
まず、染色体モデルの初期染色体モデルを作成する。
具体的には、決められた個体数、すなわち、2個の基地局20−1、20−2に対応する4(=2×2)個の染色体をランダムに生成する。
First, an initial chromosome model of the chromosome model is created.
Specifically, a predetermined number of individuals, that is, 4 (= 2 × 2) chromosomes corresponding to the two base stations 20-1 and 20-2 are randomly generated.
すなわち、パラメータ算出部109は、基地局20−1、20−2に対して運用周波数及び送信電力を模擬的に設定し、電波環境分析部108から送信された補完電波環境マップを受信し、受信した補完電波環境マップの仮想通信端末に対応する端末情報から、仮想通信端末ごとにSINR(通信スループット)を推定する。さらに、パラメータ算出部109は、算出した仮想通信端末ごとのSINRからSINRの分散、最低SINR(値)、平均SINR(値)及び最高SINR(値)を求め、適応度算出部104に通知する。
That is, the
これにより適応度算出部104は、算出したSINRの分散、最低SINR(値)、平均SINR(値)及び最高SINR(値)に基づいて適応度を算出する。
Thereby, the
ここでは、具体例として最低SINRに基づいて適応度を算出する場合について説明する。
図5は、生成した染色体毎の最低SINRと適応度との関係の説明図(その1)である。
図5の例においては、最低SINRの値が高いほど適応度が高いとして、最低SINRの値をそのまま適応度として採用している。
Here, a case where the fitness is calculated based on the minimum SINR will be described as a specific example.
FIG. 5 is an explanatory diagram (part 1) of the relationship between the generated minimum SINR and fitness for each chromosome.
In the example of FIG. 5, the higher the minimum SINR value is, the higher the fitness is, and the minimum SINR value is adopted as it is as it is.
より具体的には、適応度算出部104は、染色体=“0001”の場合は最低SINR=10dBであるので適応度=10とし、染色体=“1111”の場合は最低SINR=7dBであるので適応度=7とし、染色体=“1101”の場合は最低SINR=6dBであるので適応度=6としている。
More specifically, the
図6は、生成した染色体毎の最低SINRと適応度との関係の説明図(その2)である。
図6の例においては、最低SINRと閾値とを比較して、閾値以上の最低SINRの場合に適応度が高いとし、閾値未満の最低SINRの場合に適応度が低いとする二値評価を採用している。
FIG. 6 is an explanatory diagram (part 2) of the relationship between the generated minimum SINR and the fitness for each chromosome.
In the example of FIG. 6, the lowest SINR is compared with a threshold value, and a binary evaluation is adopted in which the fitness level is high when the minimum SINR is equal to or higher than the threshold level and the fitness level is low when the minimum SINR is less than the threshold level. doing.
より具体的には、適応度算出部104は、閾値=8dBとし、染色体=“0001”の場合は最低SINR=10dBであり閾値以上であるので適応度=高とし、染色体=“1111”の場合は最低SINR=7dBであり閾値未満であるので適応度=低とし、染色体=“1101”の場合は最低SINR=6dBであり閾値未満であるので適応度=低としている。
More specifically, the
このように二値評価を採用する理由は、単純に最低SINRの値を適応度として用いた場合に、必ずしも最適な遺伝子が残るとは限らないからである。 The reason why the binary evaluation is employed in this way is that an optimal gene does not always remain when the minimum SINR value is simply used as the fitness.
図7は、生成した染色体毎の最低SINR及び平均SINRの組み合わせと適応度との関係の説明図(その1)である。
図5及び図6の例の場合は、最低SINRのみで適応度を求めていたが、図7は、最低SINR及び平均SINRの組み合わせに基づいて適応度を二値評価する場合のものである。
FIG. 7 is an explanatory diagram (part 1) of the relationship between the combination of the minimum SINR and the average SINR for each generated chromosome and the fitness.
In the case of the examples of FIGS. 5 and 6, the fitness is obtained only by the lowest SINR. However, FIG. 7 shows a case where the fitness is subjected to binary evaluation based on the combination of the lowest SINR and the average SINR.
図7の例においては、最低SINRが最低SINR閾値を超え、かつ、平均SINRが平均SINR閾値を超えている場合に適応度=高とし、それ以外の組み合わせについては、適応度=低としている。 In the example of FIG. 7, fitness = high when the minimum SINR exceeds the minimum SINR threshold and the average SINR exceeds the average SINR threshold, and fitness = low for the other combinations.
図8は、生成した染色体毎の最低SINR及び平均SINRの組み合わせと適応度との関係の説明図(その2)である。
図8の例においては、算出した全ての最低SINRのうち最も高い値を有している最適解の最低SINRと染色体毎の最低SINRとの差(誤差)の値及び算出した全ての平均SINRのうち最も高い値を有している最適解の平均SINRと染色体毎の平均SINRとの差(誤差)の値に基づいて適応度を二値評価している。
FIG. 8 is an explanatory diagram (part 2) of the relationship between the combination of the minimum SINR and the average SINR for each generated chromosome and the fitness.
In the example of FIG. 8, the difference (error) value between the lowest SINR of the optimal solution having the highest value among all the calculated lowest SINRs and the lowest SINR for each chromosome and the calculated average SINRs. The fitness is binarized based on the difference (error) between the average SINR of the optimal solution having the highest value and the average SINR for each chromosome.
すなわち、図8に示すように、最適解の最低SINRと染色体毎の最低SINRとの差(誤差)の値が所定値α(>0)dB以上、かつ、最適解の平均SINRと染色体毎の平均SINRとの差(誤差)の値が所定値αdB以上である場合は、適応度=低としている。 That is, as shown in FIG. 8, the difference (error) between the minimum SINR of the optimal solution and the minimum SINR for each chromosome is a predetermined value α (> 0) dB or more, and the average SINR of the optimal solution and each chromosome When the value of the difference (error) from the average SINR is equal to or greater than the predetermined value α dB, the fitness = low.
また、最適解の最低SINRと染色体毎の最低SINRとの差(誤差)の値が所定値αdB未満、かつ、最適解の平均SINRと染色体毎の平均SINRとの差(誤差)の値が所定値αdB以上である場合も、適応度=低としている。 The difference (error) between the lowest SINR of the optimal solution and the minimum SINR for each chromosome is less than a predetermined value α dB, and the difference (error) between the average SINR of the optimal solution and the average SINR for each chromosome is predetermined. The fitness is also low when the value is equal to or greater than αdB.
また、最適解の最低SINRと染色体毎の最低SINRとの差(誤差)の値が所定値αdB以上、かつ、最適解の平均SINRと染色体毎の平均SINRとの差(誤差)の値が所定値αdB未満である場合は、適応度=低としている。 The difference (error) between the lowest SINR of the optimal solution and the minimum SINR for each chromosome is a predetermined value α dB or more, and the difference (error) between the average SINR of the optimal solution and the average SINR for each chromosome is predetermined. When the value is less than α dB, the fitness is low.
一方、最適解の最低SINRと染色体毎の最低SINRとの差(誤差)の値が所定値αdB未満、かつ、最適解の平均SINRと染色体毎の平均SINRとの差(誤差)の値が所定値αdB未満である場合は、適応度=高としている。 On the other hand, the difference (error) between the lowest SINR of the optimal solution and the lowest SINR for each chromosome is less than a predetermined value α dB, and the difference (error) between the average SINR of the optimal solution and the average SINR for each chromosome is predetermined. When the value is less than α dB, the fitness is high.
図9は、生成した染色体毎の最低SINR及び平均SINRの組み合わせと適応度との関係の説明図(その3)である。
上述した図7及び図8の場合には、二値評価していたが、図9においては、適応度を多段階(図9の例の場合、4段階)で評価する場合のものである。
FIG. 9 is an explanatory diagram (part 3) of the relationship between the combination of the minimum SINR and the average SINR for each generated chromosome and the fitness.
In the case of FIGS. 7 and 8 described above, binary evaluation is performed, but in FIG. 9, the fitness is evaluated in multiple stages (in the case of FIG. 9, four stages).
すなわち、図9に示すように、最適解の最低SINRと染色体毎の最低SINRとの差(誤差)の値が所定値α(>0)dB以上、かつ、最適解の平均SINRと染色体毎の平均SINRとの差(誤差)の値が所定値αdB以上である場合は、適応度=低としている。 That is, as shown in FIG. 9, the difference (error) between the minimum SINR of the optimal solution and the minimum SINR for each chromosome is a predetermined value α (> 0) dB or more, and the average SINR of the optimal solution and each chromosome When the value of the difference (error) from the average SINR is equal to or greater than the predetermined value α dB, the fitness = low.
また、最適解の最低SINRと染色体毎の最低SINRとの差(誤差)の値が所定値β(0<β<α)dB以上、かつ、所定値αdB未満であって、さらに最適解の平均SINRと染色体毎の平均SINRとの差(誤差)の値が所定値βdB以上、かつ、所定値αdB未満である場合には、適応度=中低(中の低)としている。 The difference (error) between the lowest SINR of the optimum solution and the lowest SINR for each chromosome is not less than the predetermined value β (0 <β <α) dB and less than the predetermined value α dB, and the average of the optimum solutions When the difference (error) between the SINR and the average SINR for each chromosome is equal to or greater than the predetermined value β dB and less than the predetermined value α dB, the fitness is medium-low (medium low).
また、最適解の最低SINRと染色体毎の最低SINRとの差(誤差)の値が所定値γ(0<γ<β)dB以上、かつ、所定値βdB未満であって、さらに最適解の平均SINRと染色体毎の平均SINRとの差(誤差)の値が所定値γdB以上、かつ、所定値βdB未満である場合には、適応度=中高(中の高)としている。 The difference (error) between the minimum SINR of the optimal solution and the minimum SINR for each chromosome is not less than the predetermined value γ (0 <γ <β) dB and less than the predetermined value β dB, and further, the average of the optimal solutions When the difference (error) between the SINR and the average SINR for each chromosome is not less than the predetermined value γdB and less than the predetermined value βdB, the fitness = medium / high (medium high).
また、最適解の最低SINRと染色体毎の最低SINRとの差(誤差)の値が所定値γdB未満、かつ、最適解の平均SINRと染色体毎の平均SINRとの差(誤差)の値が所定値γdB未満である場合は、適応度=高としている。 The difference (error) between the lowest SINR of the optimal solution and the lowest SINR for each chromosome is less than a predetermined value γdB, and the difference (error) between the average SINR of the optimal solution and the average SINR for each chromosome is predetermined. If it is less than the value γdB, the fitness = high.
再びパラメータ算出の処理を説明する。
続いて、パラメータ算出部109は、上述した適応度に基づいて、最低SINR(最低通信スループットあるいは最低通信速度)を重視した遺伝子(基地局パラメータ:上述の例の場合、送信電力及び周波数)を優性遺伝子(優性基地局パラメータ)として選択し(残し)、選択した優先遺伝子の中から二つの染色体(=複数の基地局に対応する基地局パラメータの組み合わせ:両親)を選択し、交叉を行う。
The parameter calculation process will be described again.
Subsequently, the
ここで、交叉の手法としては、遺伝的アルゴリズムとして一般的な、一点交叉、多点交叉、一様交叉などを行う。
さらに適応度算出部104は、交叉処理後、所定の突然変異確率で染色体の一部の値(本実施形態では、送信電力あるいは周波数)を変更する突然変異操作を行って、得られた染色体(=複数の基地局に対応する基地局パラメータの組み合わせ)を用いて、再び上述した適応度の評価処理を行う。
Here, as a method of crossover, one-point crossover, multipoint crossover, uniform crossover, etc., which are common as genetic algorithms, are performed.
Furthermore, the
そしてパラメータ算出部109は、得られた染色体、すなわち、算出した複数の基地局に対応する基地局パラメータの組み合わせに対し、所定の算出終了条件を満たすまで繰り返し行う。
The
ここで、「所定の算出終了条件を満たす」とは、一般的に、同一の基地局パラメータの組み合わせが繰り返し生成される状態、あるいは、技術的に類似とみなせる複数の基地局パラメータの組み合わせが短い周期で繰り返し生成される状態などを言う。 Here, “predetermined condition for completion of calculation” generally means that a combination of the same base station parameters is repeatedly generated, or a combination of a plurality of base station parameters that can be considered technically similar is short. A state that is repeatedly generated in a cycle.
この場合において、経験則に基づいて、電波環境の変化に応じて最適解、すなわち、所定の評価が得られる複数の基地局に対応する基地局パラメータの組み合わせが求まるまでの計算量が最小になるように、遺伝的アルゴリズムにおける世代数、個体数、遺伝子の種類、遺伝子長、世代数、交叉確率、交叉の種類、突然変異確率、突然変異方式、両親の選択種類等を変更することが可能である。
この結果、より一層、基地局パラメータの算出時間が短縮される。
In this case, based on an empirical rule, the amount of calculation until the optimum solution according to changes in the radio wave environment, that is, the combination of base station parameters corresponding to a plurality of base stations for which a predetermined evaluation is obtained, is minimized. It is possible to change the number of generations, number of individuals, gene type, gene length, number of generations, crossover probability, crossover type, mutation probability, mutation method, parents selection type, etc. is there.
As a result, the base station parameter calculation time is further reduced.
次に基地局の構成について再び図2を参照して説明する。
基地局20−1は、無線通信部201、端末情報集約部202及び端末情報通知部203を備えている。
Next, the configuration of the base station will be described again with reference to FIG.
The base station 20-1 includes a
無線通信部201は、通信端末30−1〜30−3と無線通信を行う。
The
端末情報集約部202は、通信端末30−1〜30−3から送信される端末情報を受信し、受信した端末情報を識別子と共に集約する。
ここで、通信端末30−1〜30−3に対して端末情報を要求する場合、端末情報集約部202は、通信端末30−1〜30−3の全てに対して端末情報を要求しても良いし、アイドル(idle)状態を除き、接続済み(connected)状態となっている通信端末のみに対して端末情報を要求するようにしても良い。なお、アイドル状態とは、基地局と通信端末との間で所定期間通信がない場合に、通信端末が通信機能を停止している状態をいう。
The terminal information aggregating unit 202 receives terminal information transmitted from the communication terminals 30-1 to 30-3, and aggregates the received terminal information together with identifiers.
Here, when requesting terminal information to the communication terminals 30-1 to 30-3, the terminal information aggregating unit 202 requests terminal information from all of the communication terminals 30-1 to 30-3. The terminal information may be requested only from the communication terminal that is in the connected state except for the idle state. Note that the idle state refers to a state in which the communication terminal stops the communication function when there is no communication between the base station and the communication terminal for a predetermined period.
端末情報通知部203は、集約した端末情報を制御装置10へ通知(送信)する。なお、端末情報通知部203は、端末情報を予め設定されるタイミングで、制御装置10へ通知(送信)するようにしても構わない。
The terminal information notification unit 203 notifies (transmits) the aggregated terminal information to the
次に通信端末の構成について図2を参照して説明する。
通信端末30−1は、無線通信部301、端末情報取得部302、端末情報保持部303及び端末情報通知部304を備えている。
Next, the configuration of the communication terminal will be described with reference to FIG.
The communication terminal 30-1 includes a
無線通信部301は、LTEプロトコルに基づき、例えば、基地局20−1〜20−3のうち、受信電力が最も高い基地局(図2の例の場合、基地局20−1)と無線通信を行う。
Based on the LTE protocol, the
端末情報取得部302は、基地局20−1〜20−3から送信される信号の受信電力と、信号を送信した基地局を特定する物理セルIDと、SINR(通信スループット:通信速度)と、通信時のエラー率と、GPS(Global Positioning System)等の通信端末の位置を特定するセンサ情報とを、予め設定される周期で取得する。なお、受信電力及び物理セルIDは、LTE標準仕様で取得可能である。
The terminal
端末情報保持部303は、取得した受信電力と物理セルIDとについての対応表を端末情報として作成して保持する。端末情報保持部303は、保持する端末情報(対応表)を、端末情報取得部302で新たな受信電力及び物理セルIDが取得される度に更新する。
The terminal information holding unit 303 creates and holds a correspondence table for the acquired received power and physical cell ID as terminal information. The terminal information holding unit 303 updates the held terminal information (correspondence table) every time new reception power and physical cell ID are acquired by the terminal
端末情報通知部304は、保持する端末情報及びセンサ情報を、接続している基地局20−1からの要求に応じて端末情報として基地局20−1へ送信する。このとき、端末情報通知部304は、自端末の識別子を端末情報に付して基地局20−1へ送信する。なお、端末情報通知部304は、予め設定されたタイミングで、端末情報を能動的に基地局20−1へ送信しても構わない。 The terminal information notification unit 304 transmits the held terminal information and sensor information to the base station 20-1 as terminal information in response to a request from the connected base station 20-1. At this time, terminal information notifying section 304 attaches its own terminal identifier to the terminal information and transmits it to base station 20-1. Note that the terminal information notification unit 304 may actively transmit terminal information to the base station 20-1 at a preset timing.
次に実施形態の概要動作を説明する。
図10は、実施形態の主要通信動作の通信シーケンスフローチャートである。
図3においては、制御装置10、基地局20−1及び通信端末30−1〜30−3の通信動作を例として説明する。
Next, an outline operation of the embodiment will be described.
FIG. 10 is a communication sequence flowchart of the main communication operation of the embodiment.
In FIG. 3, the communication operation of the
まず、通信端末30−1〜30−3は、保持している受信電力と物理セルIDとについての対応表を端末情報として、自端末を識別可能な識別子と共に基地局20−1へ送信する(ステップS101)。 First, the communication terminals 30-1 to 30-3 transmit, as terminal information, a correspondence table for the received power and physical cell ID that is held to the base station 20-1 together with an identifier that can identify the own terminal ( Step S101).
基地局20−1は、通信端末30−1〜30−3から送信される端末情報を受信し、受信した端末情報を集約する(ステップS102)。
そして、基地局20−1は、集約した端末情報を制御装置10へ通知(送信)する(ステップS103)。この制御装置10への通知は、定期的に行われる。
The base station 20-1 receives terminal information transmitted from the communication terminals 30-1 to 30-3, and aggregates the received terminal information (step S102).
Then, the base station 20-1 notifies (transmits) the aggregated terminal information to the control device 10 (step S103). This notification to the
これにより、制御装置10の端末情報集約部101は、ローカルネットワーク11を介して基地局20−1〜20−3から送信される少なくとも受信電力、物理セルID及び端末特定情報を含む端末情報を受信し、受信した端末情報を集約し、更新する(ステップS104)。
As a result, the terminal
そして、端末情報集約部101は、集約した端末情報を電波環境分析部108に通知する(ステップS105)。
電波環境分析部108は、集約された端末情報に基づいて基地局20−1〜20−3が分散配置されているローカルネットワークエリア内の電波環境を分析して(ステップS106)、電波環境分析結果である電波環境補完マップをパラメータ算出部109に通知する(ステップS107)。
Then, the terminal
The radio wave
この結果、パラメータ算出部109は、上述した遺伝的アルゴリズムを用いた手法により、基地局パラメータを算出する(ステップS108)。
そしてパラメータ算出部109は、算出した基地局パラメータを適応度算出部104に通知する(ステップS109)。
As a result, the
Then, the
これにより適応度算出部104は、適応度を算出し(ステップS110)、適応度を評価し(ステップS111)、適応度に基づいて優性遺伝子を残す(ステップS112)。
そして、適応度算出部104は、暫定最適パラメータを暫定最適パラメータ更新部103に通知する(ステップS113)。
この結果、暫定最適パラメータ更新部103は、暫定最適パラメータを更新する(ステップS114)。
Thereby, the
Then, the
As a result, the provisional optimum
そして、暫定最適パラメータに更新された状態で、再びステップS101に移行し、以下、同様の処理を行ってより最適な基地局パラメータに設定することとなる。
以上の説明のように、本実施形態によれば、基地局パラメータの算出処理において、遺伝的アルゴリズムを用い、適応度として通信スループット(最低SINR及び平均SINR)を用いているため、電波環境が変化した場合でも基地局パラメータの最適解を得る迄の時間を短縮することができる。
Then, in the state updated to the provisional optimum parameter, the process proceeds to step S101 again, and thereafter, the same process is performed to set a more optimal base station parameter.
As described above, according to the present embodiment, in the base station parameter calculation process, a genetic algorithm is used, and communication throughput (minimum SINR and average SINR) is used as fitness. Even in this case, the time required to obtain the optimum solution of the base station parameters can be shortened.
以上の説明においては、送信電力及び送信周波数を基地局パラメータとして設定する場合を例にして説明したが、基地局パラメータとしてはこれらに限られず、ハンドオーバ閾値、周波数帯域幅等の電波環境に影響を与える基地局パラメータであれば、適宜選択が可能である。
この場合において、基地局パラメータのパラメータ数を増加する場合には、計算量が指数関数的に増加する。したがって、この場合には、適応度の判別閾値をより厳しく設定して、優性遺伝子の数を削減し、実効的な計算量を削減するようにすることも可能である。
In the above description, the case where the transmission power and the transmission frequency are set as base station parameters has been described as an example. However, the base station parameters are not limited to these, and affect the radio wave environment such as the handover threshold and the frequency bandwidth. Any given base station parameter can be selected as appropriate.
In this case, when increasing the number of base station parameters, the amount of calculation increases exponentially. Therefore, in this case, it is also possible to set the fitness determination threshold more strictly, reduce the number of dominant genes, and reduce the effective calculation amount.
以上の説明においては、仮想通信端末に対応する実際の通信端末の集約数については考慮していなかったが、一つの仮想通信端末に対応する実際の通信端末の集約数が規定数以上の場合、通信端末の集約数を考慮して、上記SINRの分散の許容できる範囲を予め設定した範囲だけを広く設けるようにしても構わない。すなわち、パラメータ算出部109は、SINRの分散が大きい基地局パラメータについても考慮するため、より正確に基地局パラメータを決定することが可能となる。
In the above description, the aggregation number of actual communication terminals corresponding to the virtual communication terminal was not considered, but when the aggregation number of actual communication terminals corresponding to one virtual communication terminal is greater than or equal to the specified number, In consideration of the aggregate number of communication terminals, only a range in which the allowable range of SINR dispersion is set in advance may be provided. That is, since
また、電波環境分析部108は、蓄積される過去の電波環境マップに対し、使用頻度が高い電波環境マップの優先度を高く設定することも可能である。これにより、電波環境分析部108は、優先度を高く設定したマップを優先的に検索の対象とするので、電波環境マップの検索時間を短縮することが可能となる。
The radio wave
また、マップ作成部としての電波環境分析部108は、作成した電波環境マップと類似する過去の電波環境マップを、仮想通信端末が抽出されないエリアの仮想通信端末を補完することに使用していたが、これに限定されない。電波環境分析部108は、作成した電波環境マップと類似する過去の電波環境マップから、クラスタリングにより仮想通信端末が出現する位置を推定するようにしても構わない。これにより、電波環境分析部108は、クラスタリングにかかる時間を短縮することが可能である。
In addition, the radio wave
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
10 制御装置
11 ローカルネットワーク
20 基地局
30 通信端末
40 染色体モデル
100 無線通信システム
101 端末情報集約部
102 基地局制御部
103 暫定最適パラメータ更新部
104 適応度算出部
105 適応度比較部
106 適応度設定部
107 探索数選択部
108 電波環境分析部
109 パラメータ算出部
110 パラメータ設定部
201 無線通信部
202 端末情報集約部
203 端末情報通知部
301 無線通信部
302 端末情報取得部
303 端末情報保持部
304 端末情報通知部
DESCRIPTION OF
Claims (12)
設定した基地局パラメータに対する前記ローカルネットワークエリア内に仮想的に配置した複数の仮想通信端末の通信パラメータを前記複数の電波環境マップに基づいて推定して前記基地局パラメータの評価を行い、前記評価の結果に基づいて前記複数の基地局に対する新たな前記基地局パラメータをそれぞれ算出する処理を、算出した前記基地局パラメータに対し、所定の算出終了条件を満たすまで繰り返し行う算出処理部と、
を備えた基地局パラメータ算出装置。 A plurality of radio wave environment maps representing a radio wave environment in the local network area created in advance based on communication parameters collected when a plurality of base stations dispersedly arranged in the local network area perform wireless communication with a communication terminal A storage unit for storing
Estimating communication parameters of a plurality of virtual communication terminals virtually arranged in the local network area with respect to the set base station parameter based on the plurality of radio wave environment maps, evaluating the base station parameter, A calculation processing unit that repeatedly performs a process of calculating each new base station parameter for the plurality of base stations based on a result until a predetermined calculation end condition is satisfied for the calculated base station parameter;
A base station parameter calculation device comprising:
請求項1記載の基地局パラメータ算出装置。 The calculation processing unit applies a genetic algorithm to evaluate the base station parameters and calculate the new base station parameters.
The base station parameter calculation apparatus according to claim 1.
請求項2記載の基地局パラメータ算出装置。 The calculation processing unit evaluates communication throughput when evaluating the base station parameter.
The base station parameter calculation apparatus according to claim 2.
請求項3記載の基地局パラメータ算出装置。 The calculation processing unit includes a minimum communication throughput and an average communication throughput as the communication throughput to be evaluated.
The base station parameter calculation apparatus according to claim 3.
請求項3又は請求項4記載の基地局パラメータ算出装置。 The calculation processing unit evaluates the base station parameter having a higher average communication throughput out of the combination of the base station parameters that maximizes the minimum communication throughput.
The base station parameter calculation apparatus according to claim 3 or 4.
請求項3乃至請求項5のいずれかに記載の基地局パラメータ算出装置。 The calculation processing unit uses SINR (Signal to Interference and Noise power Ratio) as the communication throughput,
The base station parameter calculation apparatus according to any one of claims 3 to 5.
請求項2乃至請求項6のいずれかに記載の基地局パラメータ算出装置。 The calculation processing unit divides the base station parameter into a plurality of levels of fitness based on the obtained evaluation, and calculates the new base station parameter based on a base station parameter with higher fitness.
The base station parameter calculation apparatus according to any one of claims 2 to 6.
請求項4乃至請求項6のいずれかに記載の基地局パラメータ算出装置。 The calculation processing unit includes an error between a minimum communication throughput obtained for each base station parameter and a maximum value of the minimum communication throughput, an average communication throughput obtained for each base station parameter, and a maximum value of the average communication throughput. Classifying the base station parameters into a plurality of levels of fitness based on a combination of errors with, and calculating the new base station parameters based on base station parameters with higher fitness.
The base station parameter calculation apparatus according to any one of claims 4 to 6.
請求項1乃至請求項8のいずれかに記載の基地局パラメータ算出装置。 The base station parameters include an operating frequency and transmission power of the base station,
The base station parameter calculation apparatus according to any one of claims 1 to 8.
請求項1乃至請求項9のいずれかに記載の基地局パラメータ算出装置。 The communication parameters include the received power of the transmission signal of the base station transmitted to the base station to which the communication terminal corresponds and the physical cell ID of the base station that transmitted the transmission signal.
The base station parameter calculation apparatus according to any one of claims 1 to 9.
算出した基地局パラメータに対する前記ローカルネットワークエリア内に仮想的に配置した複数の仮想通信端末の通信パラメータを前記複数の電波環境マップに基づいて推定して前記基地局パラメータの評価を行う過程と、
前記評価の結果に基づいて前記複数の基地局に対する新たな前記基地局パラメータをそれぞれ算出する処理を、算出した前記基地局パラメータに対し、所定の算出終了条件を満たすまで繰り返し行う過程と、
を備えた基地局パラメータの算出方法。 A plurality of radio wave environment maps representing a radio wave environment in the local network area created in advance based on communication parameters collected when a plurality of base stations dispersedly arranged in the local network area perform wireless communication with a communication terminal A base station parameter calculation method executed in a base station parameter calculation device that calculates base station parameters of a plurality of base stations distributed and arranged in the local network area,
Estimating the base station parameters by estimating communication parameters of a plurality of virtual communication terminals virtually arranged in the local network area with respect to the calculated base station parameters based on the plurality of radio wave environment maps;
A process of repeatedly calculating a new base station parameter for each of the plurality of base stations based on a result of the evaluation until a predetermined calculation end condition is satisfied for the calculated base station parameter;
A base station parameter calculation method comprising:
前記コンピュータを、
ローカルネットワークエリア内に分散配置された複数の基地局が通信端末との無線通信を行う際に収集した通信パラメータに基づいて予め作成された前記ローカルネットワークエリア内における電波環境を表す複数の電波環境マップを記憶する記憶手段と、
設定した基地局パラメータに対する前記ローカルネットワークエリア内に仮想的に配置した複数の仮想通信端末の通信パラメータを前記複数の電波環境マップに基づいて推定して前記基地局パラメータの評価を行い、前記評価の結果に基づいて前記複数の基地局に対する新たな前記基地局パラメータをそれぞれ算出する処理を、算出した前記基地局パラメータに対し、所定の算出終了条件を満たすまで繰り返し行う算出処理手段と、
して機能させる、制御プログラム。 A control program for controlling a base station parameter calculation device for calculating base station parameters of a plurality of base stations distributed and arranged in a local network area by a computer,
The computer,
A plurality of radio wave environment maps representing a radio wave environment in the local network area created in advance based on communication parameters collected when a plurality of base stations dispersedly arranged in the local network area perform wireless communication with a communication terminal Storage means for storing
Estimating communication parameters of a plurality of virtual communication terminals virtually arranged in the local network area with respect to the set base station parameter based on the plurality of radio wave environment maps, evaluating the base station parameter, Calculation processing means for repeatedly calculating the base station parameters for the plurality of base stations based on a result until the predetermined calculation end condition is satisfied for the calculated base station parameters;
Control program to make it function.
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JP2017175204A (en) * | 2016-03-18 | 2017-09-28 | 日本電信電話株式会社 | Radio communication system and radio communication method |
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- 2014-03-14 JP JP2014051041A patent/JP2015177274A/en active Pending
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