JP2017055395A - 計画目的関数を確定する方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は計画目的関数を確定する方法及び装置を提供する。【解決手段】該計画目的関数はネットワーク計画又は最適化のために用いられ、該装置は、所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定する第一確定ユニットを含む。上述の方法及び装置により確定された計画目的関数により、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことで、計算の複雑度を低減することができるとともに、測位精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることもできる。【選択図】図４

Description

本発明は、通信技術分野に関し、特に、計画目的関数（objective function）を確定する方法及び装置に関する

無線通信技術の発展により、ユーザはいつでもどこでもネットワークにアクセスすることができるようになっている。WLAN（Wireless Local Area Networks）は、IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers)802.11シリーズ規格に基づく無線通信技術である。IEEE 802.11シリーズ規格では、３種類のネットワークモデルが提供されている。そのうち、アクセスポイント（Access Point、AP）によりネットワークを組織化（形成）するモデルは最も幅広く応用されており、そのインフラストラクチャーモデル（infrastructure model）は、APを中心として形成されるシングルホップネットワークである。該ネットワークモデルでは、ユーザ（User）は、APに直接接続され、APによりサービスが提供される。また、ネットワークのパフォーマンズは、APの数量、位置、使用チャネル及び送信パワー（電力）の計画により決められている。

今のところ、WLANネットワーク計画を行う時に、計画目標を確定する必要があるが、計画目標を確定する時に、測位精度（localization accuracy）というファクターが考慮されていないため、最終的に得られた計画案は、異なる測位精度のニーズに正確に反映することができない。

本発明の実施例は、計画目的関数を確定する方法及び装置を提供し、該計画目的関数は、ネットワーク計画又は最適化のために用いられる。そのうち、該装置は、所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定するための第一確定ユニットを含む。本発明の実施例における上述の方法及び装置が確定した計画目的関数により、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことにより、計算の複雑度を低減することができるとともに、測位精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることもできる。

本発明の実施例は、計画目的関数を確定する方法及び装置を提供し、該計画目的関数は、ネットワーク計画又は最適化のために用いられ、そのうち、所定の測位精度レベルに基づいて対応する計画目的関数組み合わせを確定することで、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことで、測位精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることができる。

本発明の実施例の上述目的は、次のような技術案により実現され得る。

本発明の実施例の第一側面によれば、計画目的関数を確定する装置が提供され、該計画目的関数はネットワーク計画又は最適化のために用いられ、該装置は、
所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定するための第一確定ユニットを含む。

本発明の実施例の第二側面によれば、無線ネットワーク計画装置が提供され、該装置は、
所定の測位精度レベルに基づいて、対応する無線ネットワーク計画又は最適化のために用いられる計画目的関数組み合わせを確定するための第二確定ユニット；
該計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算するための第二計算ユニット；及び
該第二計算ユニットが計算した該計画目的関数組み合わせの中の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して処理を行い、第i+1代計画案集を取得し、また、第二所定条件を満足したとき、該第i+1代計画案集を最終計画案集と確定するための第一処理ユニットであって、iは、ゼロ(zero)以上の整数である、第一処理ユニットを含む。

本発明の実施例の第三側面によれば、計画目的関数を確定する方法が提供され、該計画目的関数はネットワーク計画又は最適化のために用いられ、そのうち、該方法は、
所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定することを含む。

本発明の実施例の有益な効果は、本発明の実施例における方法及び装置によって確定された計画目的関数により、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことで、計算の複雑度を低減することができるとともに、精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることもできる。

本発明の実施例1における計画目的関数を確定する方法のフローチャートである。 本発明の実施例2における無線ネットワーク計画方法のフローチャートである。 本発明の実施例2におけるステップ202の実施方法のフローチャートである。 本発明の実施例3における計画目的関数を確定する装置の一実施方式の構成図である。 本発明の実施例3における第一確定ユニット401の一実施方式の構成図である。 本発明の実施例3における計画目的関数を確定する装置の他の実施方式の構成図である。 本発明の実施例4における無線ネットワーク計画装置の一実施方式の構成図である。 本発明の実施例4における無線ネットワーク計画装置の他の実施方式の構成図である。 本発明の実施例4における無線ネットワーク計画装置の他の実施方式の構成図である。 本発明の実施例4における無線ネットワーク計画装置の他の実施方式の構成図である。

以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。

なお、当業者が本発明の原理及び実施例を容易に理解し得るために、本発明の実施例では、WLANネットワークを例として説明しているが、理解すべきは、本発明の実施例はWLANネットワークに限定されず、例えば、本発明の実施例による方法及び装置は他の無線ネットワークにも適用し得るということである。

図1は本発明の実施例1における計画目的関数を確定する方法のフローチャートである。該計画目的関数はネットワーク計画又は最適化のために用いられ、図1に示すように、該方法は次のステップを含む。

ステップ101：所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定する。

本実施例から分かるように、所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定することで、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことで、計算の複雑度を低減することができるとともに、測位精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることもできる。

本実施例では、該計画目的関数は、遺伝的アルゴリズムを用いて無線ネットワーク計画案を計算するときの適応度関数とされても良く、これにより、適応度関数に基づいて遺伝的反復プロセスにおけるPareto並べ替え（sort）処理を行うことで、複数の計画目標のニーズを達成することができ、そして、計画目標が優れた無線ネットワーク計画案を得ることができ、建設コストを削減することもできる。

そのうち、該計画目的関数組み合わせは次の関数のうちの１つ又は複数を含み、即ち、
1）アクセスポイント数量（の統計に関する関数）
そのうち、計画案におけるアクセスポイント数量を統計により取得する（カウントする）。アクセスポイント数量が小さいほど、該計画案のコストが低く、該計画案が良い。その逆もまた然りである。

2）第一測位関数L
該第一測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントを有するユーザの数量N_Lと、総ユーザ数Nとの比Lを指す。該ユーザと、該第一アクセスポイントとの間には障害物がない。

本実施例では、計画待ち領域において１つのユーザと１つのアクセスポイントとの間に障害物がない時に、該アクセスポイントは第一アクセスポイントであり、即ち、該ユーザは１つの第一アクセスポイントを有する。通常、該第一アクセスポイントは、ユーザのLOSのアクセスポイント（Line Of Sight Access Point、LOS AP）と称される。

あるユーザのLOS APの数量が3個又は3個以上に達している時に、該ユーザが所定の測位アルゴリズムに基づいて自分の所在位置を推定し得ることを表す。第一測位関数Lの値が大きいほど、該計画案が良い。その逆もまた然りである。

3）第二測位関数S
該第二測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントを有する場合における該3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量N_Sと、総ユーザ数Nとの比Sを指す。そのうち、第二測位関数の値が大きいほど、測位精度が高く、該計画案が良い。その逆もまた然りである。

１つの実施例では、3個又は3個以上のLOS APが同一直線上に位置しなければ、これらのLOS APは、少なくとも１つの三角形を構成することができ、また、該少なくとも１つの三角形内に位置するユーザの数量N_Sを統計により得る（カウントする）こともできる。

他の実施方式では、ユーザの数量N_Sをカウントする時に、さらに、第一所定条件に基づいて、カウントされる各ユーザのために重み値を設定しても良く、そのうち、第一所定条件は、カウントされる各ユーザの重み値Wが、該3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形の最大内角の角度に関するということであり、そして、カウントされる各ユーザの重み値の和を該ユーザの数量N_Sとする。

例えば、次のような方法を用いて上述の重み値を設定することができる。

方法A）該最大内角が鈍角である時に、重み値を0.5と設定し、最大内角が鋭角である時に、前記重み値を1と設定する。該計画案では、3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる鈍角三角形内に位置するユーザが4個であり、3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる鋭角三角形内に位置するユーザが3個である場合、N_S=0.5+0.5+0.5+0.5+1+1+1=5である。なお、上述の重み値は一例に過ぎず、本実施例では、該重み値は実際の状況に応じて設定されても良く、即ち、上述の値に限定されない。例えば、最大内角が鈍角である時に、重み値を（0，0.5）の間の数値、例えば、0.3と設定し；最大内角が直角である時に、重み値を0.5と設定し；最大内角が鋭角である時に、重み値を（0.5，1]の間の数値、例えば、0.8と設定しても良いが、本実施例はこれに限定されない。

方法B）重み値Wを「-3θ/2π+3/2(π/3≦θ＜π)」と設定し、そのうち、θは、該最大内角の弧度法による値（以下、弧度値又はラジアン値という）である。該計画案では、3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる最大内角の弧度値が2π/3である三角形内に位置するユーザが1個であり、3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる最大内角の弧度値がπ/3である三角形内に位置するユーザが1個であり、3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる最大内角の弧度値がπ/2である三角形内に位置するユーザが1個である場合、N_S=1/2+1+3/4=9/4である。

方法C）重み値Wを「-(θ-π/3)²+1(π/3≦θ＜π)」と設定し、そのうち、θは、該最大内角の弧度値である。該計画案では、3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる最大内角の弧度値が2π/3である三角形内に位置するユーザが1個であり、3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる最大内角の弧度値がπ/3である三角形内に位置するユーザが1個であり、3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる最大内角の弧度値がπ/2である三角形内に位置するユーザが1個である場合、N_S=-π²/9+1+1-π²/36+1=3-5π²/36である。

以上、方法A）〜C）を例として、重み値を設定した場合に如何にN_Sをカウントするかについて説明したが、本実施例はこれに限定されない。例えば、第一所定条件を満足した他の重み値設定方法も同様に本発明に適用し得るが、ここではその詳しい説明を省略する。

4）計画待ち領域内ユーザのGDOP（Geometric Dilution of Precision）（の計算に関する関数）
本実施例では、計画待ち領域内ユーザのGDOPの計算は従来技術における方法を採用することができ、例えば、各ユーザのLOS APの数量をカウントし、3個又は3個以上のLOS APを有するユーザだけは、GDOPを計算することができる。以下、例を挙げてGDOPの計算方法を説明する。

１つのユーザiについては、x_i,y_i,z_iを用いて該ユーザiのx,y,z座標を表し、また、ユーザiはトータルでj個のLOS APを有する。

ユーザiのGDOP値は、次の公式（1）を採用して計算することができる。

（1）
公式（1）では、traceは行列（マトリックス）の跡であり、行列の主対角線の要素の和を表す。

行列Hは、次のような公式（2）を採用して計算することができる。

公式（2）では、x_{ap_1}はユーザiの第j個目のLOS APのx座標であり、y_{ap_1}はユーザiの第j個目のLOS APのy座標であり、ｚ_{ap_1}はユーザiの第j個目のLOS APのz座標であり、D(i,ap_j)はユーザiとその第j個目のLOS APとの間の距離を表す。

公式（1）から分かるように、行列（H^T×H）の逆行列を計算したいが、逆行列の計算は、通常、複雑であり、特に、行列（H^T×H）の行列式（determinant）が、ある値DET_min（例えば、DET_min=10^-5）よりも小さいときに、逆行列の計算はもっと複雑になる。そのため、ユーザiについては、上述の公式（1）中の計算を行わず、そのGDOP値を直接GDOP_max（例えば、GDOP_max=10⁶）と設定しても良く、これにより、逆行列の計算複雑度を低減することができる。なお、上述のDET_min及びGDOP_maxの値は上述の値に限定されず、実際の状況に応じて他の値と設定されても良く、例えば、DET_minは10^-3と設定され、GDOP_maxは100と設定されても良い。

ユーザiのGDOP値を計算した後に、GDOP値を計算し得るユーザはトータルでm個があれば、次のような公式（3）を採用して計画案のGDOP値を計算することができる。

そのうち、N_GDOPはGDOPを計算し得るユーザの数量を表し、
（外１）

は、GDOPを計算し得るm個のユーザのGDOPの和を表す。GDOP値が小さいほど、測位精度が高く、該計画案が良い。その逆もまた然りである。

本実施例では、該方法はさらにステップ100を含んでも良く、即ち、計画待ち領域に対応する測位精度レベルを設定する。該ステップ100はオプションであり、例えば、該測位精度レベルが予め設定されている場合、該ステップを省略することができる。

ステップ100では、ユーザのニーズ又は計画待ち領域の属性に基づいて、測位精度のために異なるレベルを設定しても良く、例えば、測位精度は3つのレベル、即ち、第一レベル、第二レベル、及び第三レベルを有しても良く、且つ、該第一レベルの測位精度は第二レベルの測位精度よりも高く、該第二レベルの測位精度は第三レベルの測位精度よりも高い。

例えば、計画待ち領域が大型売り場である場合、ユーザは、売り場の広告媒体などを配るために、売り場の前を通る人々に対して測位を行う必要がある。この場合、測位精度への要求があまり高くなく、例えば、3〜5ｍ（メートル）位であれば良いため、該計画待ち領域の測位精度レベルを第三レベルと設定しても良い。

例えば、計画待ち領域が室内駐車場である場合、ユーザは、車に対して測位を行う必要がある。この場合、測位精度への要求が比較的高く、例えば、1ｍ位を要するため、該計画待ち領域の測位精度レベルを第二レベルと設定しても良い。

また、例えば、計画待ち領域が室内IoT「Internet of things」測位である場合、例えば、スーパーマーケットの商品測位である場合、ユーザは、会計時に買い物カート内の商品に対して測位を行い、商品が買い物カート内にあるかを確認し、そして、会計を行う必要がある。この場合、測位精度への要求がかなり高く、例えば、0.1ｍ位を要するため、該計画待ち領域の測位精度レベルを第一レベルと設定しても良い。

該実施方式では、測位精度レベルが第一レベルである時に、確定された計画目的関数組み合わせは、次の関数、即ち、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPを含む。

測位精度レベルが第二レベルである時に、確定された計画目的関数組み合わせは、次の関数、即ち、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び第二測位関数を含む。

測位精度レベルが第三レベルである時に、確定された計画目的関数組み合わせは、次の関数、即ち、アクセスポイント数量及び第一測位関数を含む。

これにより、所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定することで、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができるとともに、計算複雑度を低減することもできる。

上述の実施方式では、測位精度レベルが3個のみのレベルを有することを例として例示的に説明したが、本実施例はこれに限定されない。例えば、ユーザのニーズ又は計画待ち領域の属性に基づいて、測位精度レベルを2つ又は3つ以上のレベルに設定し、そして、設定された測位精度レベルに基づいて、計画目的関数組み合わせを確定しても良い。なお、具体的に設定されたレベル及び計画目的関数組み合わせの確定方法については、上述と同様であるため、ここではその詳しい説明を省略する。

本実施例から分かるように、所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定することで、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことで、計算の複雑度を低減することができるとともに、測位精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることもできる。

図2は本発明の実施例2における無線ネットワーク計画方法のフローチャートである。図2に示すように、該方法は次のステップを含む。

ステップ201：所定の測位精度レベルに基づいて、対応する無線ネットワーク計画又は最適化のための計画目的関数組み合わせを確定し；
ステップ202：第i代計画案集における各計画案に対しての該計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算し；
ステップ203：計算された該計画目的関数組み合わせの中の関数の値に基づいて、該第i代計画案集に対して処理を行い、第i+1代計画案集を取得し、また、第二所定条件を満足したとき、前記第i+1代計画案集を最終計画案集と確定し、そのうち、iはゼロ以上の整数である。

本実施例では、該方法はさらにステップ200を含んでも良く、即ち、計画待ち領域に対応する測位精度レベルを設定する。該ステップ200はオプションであり、例えば、該測位精度レベルが予め設定されている場合、該ステップを省略しても良い。

本実施例では、該ステップ200〜201の具体的な実施方式は、実施例1におけるステップ100〜101と同様であるため、実施例1の内容はここに合併され、ここでの記載は省略される。

本実施例では、ステップ202において該計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算した後に、遺伝的アルゴリズムを用いて対第i代計画案集に対して反復処理を行い、計画目標が最適な計画案を得ることができる。そのうち、該計画目的関数は、遺伝的アルゴリズムにおける適応度関数とされても良い。該適応度関数に基づいて、遺伝的反復プロセスにおけるPareto並べ替え（sort）処理を行い、そして、選択、交叉、突然変異などの遺伝的アルゴリズムにおける操作を行うことにより、優れた無線ネットワーク計画案を得ることができるのみならず、マルチ計画目標のニーズを満足し、建設コストを節約することもできる。

本実施例では、優れた計画案集を得るために、できれば多くの最適化されているAPのパラメータを要するが、コーディング後のコードの長さをできるだけ短くさせることも必要である。よって、本実施例では、各計画案について「バイナリ−実数」の混合コーディング方式を採用する。具体的には、各計画案は、APの配置数量及び配置位置を示す第一部分、及び、APの配置高さを示す第二部分を含み、該第一部分は、バイナリによるコーディングを採用し、該第二部分は、実数によるコーディングを採用する。よって、遺伝的アルゴリズムを用いて計画案を最適化するステップでは、APの数量及び位置を調整することができるのみならず、APの高さを調整することもでき、また、コーディング後のコードの長さをできるだけ短くさせることもできる。

本実施例では、上述の計画案においてAPの数量及び位置を表す第一部分は、バイナリによるコーディングを採用する。コーディング前に、計画待ち無線ネットワークの領域を若干個の位置に離散化し、そして、その中から所定数量（M個）の候補位置を選択することにより、バイナリを用いてこれらの候補位置にAPを配置するかを示すことができる。そのうち、バイナリコードの長さは候補位置の数量と同じである。また、例えば、“1”を用いて該候補位置にAPを配置していることを示し、“0”を用いて該候補位置にAPを配置しないことを示しても良く、その逆もまた然りである。さらに、例えば、“1”及び“-1”を用いて計画案に対してコーディングを行っても良く、そのうち、“1”は、該候補位置にAPを配置していることを示し、-1は該候補位置にAPを配置しないことを示しても良いが、本実施例はこれに限定されない。このように、“1”の個数をカウントすることで、配置されたAPの数量を確定することができる。また、本実施例では、APの高さを離散化し、上述の計画案の第二部分に対して実数によるコーディングを行う。例えば、離散化後の候補位置が5個ある場合、該計画案は、[0、1、0、1、0][0、2、0、3、0]とコーディングされても良く、それは、第二個目の候補位置及び第四個目の候補位置にAPを配置しており、且つ、第二個目の候補位置及び第四個目の候補位置のAPの高さがそれぞれ2及び3であることを示す。

本実施例では、該第i代計画案集は最初計画案集であっても良く、i=0の時に、該最初計画案は第0代種群又は第0代計画案である。そのうち、該第0代計画案はランダムに生成することができる。例えば、上述の「バイナリ−実数」の混合コーディング方式で、N個の「バイナリ列（string）＋実数列（string）」を、第i代計画案集におけるN個の計画案を示すためにランダムに生成することができる。

最初計画案集を得た後に、該計画案集の中の各計画案に対しての計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算する。具体的な計算方法は、実施例1を参照することができるため、ここではその詳しい説明を省略する。その後、遺伝的アルゴリズムに基づいて、第0代計画案集に対して処理を行うことにより、新しい種群、即ち、第i+1代（第1代）種群又は計画案集を得る。そのうち、遺伝的アルゴリズムに基づいて第0代計画案集に対して行う処理は、主に、第0代計画案集に対して、並べ替え、選択、交叉、及び突然変異を含む処理を行うことを含む。その具体的な処理プロセスについては、以下の実施例において説明する。所定の条件を満足した場合、該第1代種群又は第1代計画案集を最終計画案集とし；そうでない場合、生成された該第1代種群又は第1代計画案集については、遺伝的アルゴリズムを用いて該第1代計画案集に対して処理を行い、即ち、i=1に相当する処理を行う。このような遺伝的アルゴリズムによる処理プロセスを、最終計画案集を得るまで繰り返して実行する。

図3は本実施例におけるステップ202及び203の実施方式のフローチャートである。図3に示すように、ステップ202及び203は次のステップを含む。

ステップ301：最初計画案集を生成し、現在の最初計画案集を第i代と設定し、そのうち、i=0である。

本実施例では、該最初計画案集をランダムに生成し、該最初計画案集には第一所定数量の計画案を含み、各計画案は「バイナリ−実数」によるコーディングを採用し、その具体的なコーディング方式は上述と同様であるため、ここでは重複説明が省略される。

ステップ302：ステップ201で確定された計画案集の中の各計画案の計画目的関数組み合わせにおける計画目的関数の値を計算する。

該計画目的関数の値の具体的な計算方式は、実施例1を参照することができるため、ここではその詳しい説明を省略する。

ステップ303：計算された計画目的関数の値に基づいて、Pareto並べ替え方法を用いて該最初計画案集における各計画案のためにレベルを設定する。

そのうち、毎回計画案集における計画案のためにレベルを設定する時に、計算された計画目的関数の値に基づいて、第i代計画案集の中のレベル未設定の計画案から非支配計画案を取得（選択）し；選択された該非支配計画案のレベルを、レベルが設定された回数と同じであるように設定し、又は、レベルが設定された計画案の数量に所定数量を加算した後の値と設定する。

ステップ304：所定のレベルと並べ替え確率との対応関係に基づいて、設定されたレベルに対応する並べ替え確率を選択し、そして、選択された該並べ替え確率に基づいて、各計画案の選択確率を計算する。

そのうち、該レベルと並べ替え確率との対応関係は一対一の対応関係であっても良く、即ち、各レベルは１つの並べ替え確率に対応し、或いは、該レベルと並べ替え確率との対応関係は多対一の対応関係であっても良く、即ち、複数のレベルは１つの並べ替え確率に対応する。また、正規化方法を用いて各計画案の選択確率を計算することができ、例えば、第k個目の計画案の選択確率は次のような公式で計算することができる。

そのうち、P_select(k)は、第k個目の計画案の選択確率を表し、P_sort(k)は、第k個目の計画案の並べ替え確率を表し、P_sort(j)は、第j個目の計画案の並べ替え確率を表す。

ステップ305：計算された各計画案の選択確率に基づいて、現在の計画案集から第一所定数量の計画案を選択して第一計画案集を取得する（即ち、遺伝的アルゴリズムにおける選択処理）。

そのうち、複数の方式を採用して計画案の選択を行うことができ、例えば、“ルーレット”の方式を採用して選択を行う場合、P₀=0、

及び（0，1）の区間においてランダム数Rを生成するとすると、P_k-1≦R≦P_kの時に、第k個目の計画案を選択する。

ステップ306：該第一計画案集から第二所定数量組の計画案を選択し、そのうち、各組の計画案には２つの計画案が含まれ、そして、各組の計画案における２つの計画案の同じ所定位置のアクセスポイントの計画案を交換し；そのうち、該同じ所定位置とは、該第一部分から選択された第三所定数量個目（例えば、第3個目）の位置、及び、該第二部分中の該第三所定数量個目の位置に対応する位置を指す（即ち、遺伝的アルゴリズムにおける交叉処理）。

そのうち、各組の計画案における２つの計画案の所定位置は同じであっても良いが、異なっても良い。例えば、所定位置が同じである時に、第一計画案集から1組の計画案を選択し、該１組の計画案には第1計画案及び第2計画案が含まれ、それぞれの「バイナリ−実数」によるコードは[0，1，0，1，0][0，2，0，3，0]及び[1，0，1，0，0][5，0，4，0，0]である。第1計画案中の第一部分及び第二部分の第3個目及び第2計画案中の第一部分及び第二部分の第3個目を交換すると、[0，1，1，1，0][0，2，4，3，0]及び[1，0，0，0，0][5，0，0，0，0]になる。また、所定位置が異なる時に、例えば、第1計画案中の第一部分及び第二部分の第3個目及び第2計画案中の第一部分及び第二部分の第1個目を交換しても良く、その具体的な処理方法は上述と同様であるため、ここではその詳しい説明を省略する。

ステップ307：該第二所定数量組の計画案に対して交換を行った後の第一計画案集から第四所定数量の計画案を選択し、該第四所定数量の計画案に対して突然変異を行い、第i+1代計画案集を得る。

そのうち、第一部分の所定位置にアクセスポイントAPを配置している時に、APを配置しないように変更し、また、所定位置にアクセスポイントAPを配置しない時に、APを配置するように変更する。また、第二部分の所定位置がAPの高さを示す値である時に、APの高さ無しを示す値に変更し、また、第二部分の所定位置がAPの高さ無しを示す値である時に、APの高さを示す値をランダムに生成する。例えば、第一計画案集から1つの計画案を選択し、その「バイナリ−実数」によるコーディングの結果は[0，1，0，1，0][0，2，0，3，0]であり、該計画案における第一部分及び第二部分の第3個目及び第4個目を、現在の計画案と異なる計画案、即ち、[0，1，1，0，0][0，2，4，0，0]に変更する。

なお、第一所定数量、第二所定数量、第三所定数量、及び第四所定数量は、ニーズに応じて確定されても良く、本実施例はこれに限定されない。

ステップ308：所定条件を満足したかを判断し、判断の結果がはいの場合、ステップ310を実行し、そうでない場合、ステップ309を実行し；
そのうち、所定条件は、i+1が所定の第一閾値に等しいということ、又は、i+1代計画案集のうち連続したｍ代計画案集における各計画案が全て同じであるということであっても良い。

ステップ309：i=i+1であるようにさせ、ステップ303に戻り；
ステップ310：第i+1代計画案集を最終計画案集と確定する。

なお、上述したのは、遺伝的アルゴリズム処理プロセスの例示的な説明に過ぎず、実際には、他の最適化アルゴリズムを用いて計画案に対して処理を行っても良く、即ち、本実施例はこれに限定されない。

本実施例では、計画案の最適化速度を加速するために、遺伝的アルゴリズムによる反復プロセスでは、先に計画案に対して初歩的に選択を行っても良く、即ち、計画目的関数の値に対して処理を施すことにより、反復プロセスを加速することができる。具体的には、ステップ202及びステップ302の後に、該方法はさらに、計算された各計画案の計画目的関数組み合わせにおける１つ又は複数の計画目的関数が第三所定条件又は第四所定条件を満足したかを確定することを含み；該第三所定条件を満足した時に、該第三所定条件を満足した計画案の関数の値を最適値に変更（修正）し、そのうち、該第三所定条件は、ネットワークのパフォーマンズが良いようにさせ得る計画目的関数を選択するために用いられ；第四所定条件を満足した時に、該計画案について計算された全ての計画目的関数組み合わせの中の関数の値を最悪値に修正し、そのうち、該第四所定条件は、ネットワークのパフォーマンズが悪いようにさせ得る計画目的関数を選択するために用いられる。このように、修正後の最適値又は最悪値を計画目的関数の値とし、その後、遺伝的アルゴリズム処理を行うことにより、遺伝的アルゴリズムによる反復プロセスを加速することができる。

上述の実施方式から分かるように、該第三所定条件を設定することで、計画目標値が最適である計画案を得ることができ、また、該第四所定条件を設定することで、該無線ネットワーク計画案の計画目的関数（適応度関数）へのペナルティを実現することができ、これにより、該最悪値に対応する無線ネットワーク計画案をどんどん捨て、最適化の速度を加速することができるのみならず、計画目標値が最適である計画案を得ることもできる。

以下、例を挙げて説明する。

例えば、第一測位関数Ｌについて、Ｌの最適値を1と設定し、最悪値を0と設定する場合、第三所定条件を、計画目的関数の値Ｌが第一所定値よりも大きいこととして設定し、第四所定条件を、計画目的関数の値Ｌが第二所定値よりも小さいこととして設定することができる。例えば、第一所定値は95%であり、第二所定値は80%である場合、１つの計画案について計算されたＬの値が95%よりも大きい時に、この計画案のＬの値が要求を満足していることを示するため、該計画案のＬの値を最適値1に修正し、また、１つの計画案について計算されたＬの値が80%よりも小さい時に、この計画案のＬの値が悪いことを示すため、該計画案の全ての計画目的関数を最悪値に修正する（例えば、第一測位関数、第二測位関数及びGDOPを全て0に修正し、APの数量をMに修正する）。そのうち、APの数量について、その最適値は、予め設定された値Pであっても良く、最悪値は、候補位置の数と同じであるMに設定されても良い。また、第二測位関数及びGDOPの最適値及び最悪値についての設定方式は、第一測位関数と同様であるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。

また。本実施例では、第二測位関数Ｓ、APの数量及びGDOPの処理方式についても、該第一測位関数と同様であるため、ここでは重複説明を省略する。

そのうち、該第三所定条件、第四所定条件、第一所定値、第二所定値、最適値、及び最悪値は、実際のニーズに応じて確定されても良く、即ち、本実施例は、これに限定されない。例えば、第一測位関数、第二測位関数及びGDOPについては、第一所定値は第二所定値よりも大きく、APの数量については、第一所定値は第二所定値よりも小さいというようになっても良い。

本実施例から分かるように、所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定することで、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことで、計算の複雑度を低減することができるとともに、測位精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることもできる。

本発明の実施例3はさらに計画目的関数を確定する装置を提供し、該計画目的関数はネットワーク計画又は最適化のために用いられる。該装置が問題を解決する原理は、実施例1の方法と同様であるので、その具体的な実施は、実施例1による方法の実施を参照することができ、ここでは重複説明が省略される。

図4は本発明の実施例3における計画目的関数を確定する装置400の構成図である。図4に示すように、該装置400は次のユニットを含み、即ち、
第一確定ユニット401：所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定する。

本実施例から分かるように、所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定することで、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことで、計算の複雑度を低減することができるとともに、測位精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることもできる。

本実施例では、第一確定ユニット401の具体的な実施方式については、実施例1におけるステップ101を参照することができ、ここではその詳しい説明を省略する。

本実施例では、該計画目的関数組み合わせは、次の関数のうちの１つ又は複数を含み、即ち、アクセスポイント数量（の統計に関する関数）、第一測位関数、第二測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOP（の計算に関する関数）である。各関数の具体的な意味及び計算方法は、実施例1と同様であるため、その内容はここに合併され、ここでは重複説明を省略する。

本実施例では、図4に示すように、該装置400はさらに次のユニットを含んでも良く、即ち、
精度設定ユニット402（オプション）：計画待ち領域に対応する測位精度レベルを設定する。

該測位精度レベルが第一レベルの時に、第一確定ユニット401が確定した計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPという関数を含む。

該測位精度レベルが第二レベルの時に、第一確定ユニット401が確定した計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び第二測位関数という関数を含む。

該測位精度レベルが第三レベルの時に、第一確定ユニット401が確定した計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量及び第一測位関数という関数を含む。

そのうち、第一レベルの測位精度は第二レベルの測位精度よりも高く、第二レベルの測位精度は第三レベルの測位精度よりも高い。

本実施例では、図4に示すように、該装置400はさらに次のユニットを含んでも良く、即ち、
第一計算ユニット403：該計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算する。その具体的な計算方法は実施例1を参照することができるため、ここではその詳しい説明を省略する。

図5は第一計算ユニット403の１つの実施方式の構成図である。第二測位関数の計算のうち、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがある場合の前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量を計算するときに、図5に示すように、第一計算ユニット403は、次のユニットを含む。

第一設定ユニット501：計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがあある場合、前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量を計算する時に、第一所定条件に基づいて、カウントされる各ユーザのために重み値を設定し、そのうち、該第一所定条件は、カウントされる各ユーザの重み値が、該3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形の最大内角の角度に関するということであり；
第一統計ユニット502：カウントされる各ユーザの重み値の和を該ユーザの数量とする。

該実施方式では、第一設定ユニット501は、該最大内角が鈍角の時に、重み値を0.5と設定し、該最大内角が鋭角の時に、重み値を1と設定し、又は、第一設定ユニット501は、重み値を「-3θ/2π+3/2(π/3≦θ＜π)」と設定し、又は、第一設定ユニット501は、重み値を「-(θ-π/3)²+1(π/3≦θ＜π)」と設定し、そのうち、θは、前記最大内角の弧度値である。なお、その具体的な設定方法は実施例1を参照することができ、ここではその詳しい説明を省略する。

図6は本発明の実施例における計画目的関数を確定する装置の他の構成図である。図6に示するように、装置600は、１つのインターフェース（図示せず）、中央処理装置（CPU）620及び記憶器610を含んでも良く、記憶器610は中央処理装置620に結合される。そのうち、記憶器610は各種のデータを記憶することができ、計画目的関数を確定するプログラムを記憶することができ、中央処理装置620の制御により該プログラムを実行することができ、また、各種の所定値などを記憶することもできる。

１つの実施方式では、計画目的関数の確定機能は中央処理装置620に統合することができる。そのうち、中央処理装置620は、所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定するように構成されても良い。

そのうち、中央処理装置620はさらに次のように構成されても良い。計画目的関数組み合わせは、次の関数のうちの１つ又は複数を含み、即ち、
アクセスポイント数量、第一測位関数、第二測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPという関数であり、
該第一測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントを有するユーザの数量と、総ユーザ数との比を指し、該第一アクセスポイントとユーザとの間には障害物がなく；
該第二測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがある場合における該3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量と、総ユーザ数との比を指す。

そのうち、中央処理装置620はさらに次のように構成されても良い。計画待ち領域に対応する前記測位精度レベルを設定し；測位精度レベルが第一レベルの時に、確定された計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPを含み；測位精度レベルが第二レベルの時に、確定された計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び第二測位関数を含み；前記測位精度レベルが第三レベルの時に、確定された計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量及び第一測位関数を含み；そのうち、第一レベルの測位精度は第二レベルの測位精度よりも高く、第二レベルの測位精度は第三レベルの測位精度よりも高い。

そのうち、中央処理装置620はさらに次のように構成されても良い。該計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算し、そのうち、第二測位関数の計算のうち、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがある場合の該3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量を計算する時に、第一所定条件に基づいて、カウントされる各ユーザのために重み値を設定し、そのうち、第一所定条件は、カウントされる各ユーザの重み値が、該3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形の最大内角の角度に関するということである。

そのうち、中央処理装置620はさらに次のように構成されても良い。該最大内角が鈍角の時に、該重み値を0.5と設定し、該最大内角が鋭角の時に、該重み値を1と設定し；又は、該重み値を「-3θ/2π+3/2(π/3≦θ<π)」と設定し；又は、該重み値を「-(θ-π/3)²+1(π/3≦θ<π)」と設定し、そのうち、θは該最大内角の弧度値である。

他の実施方式では、上述の計画目的関数の確定は中央処理装置620に接続されるチップ（図未せず）に構成されても良く、このとき、中央処理装置620の制御により計画目的関数の確定機能を実現することができる。

本実施例から分かるように、所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定することで、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことで、計算の複雑度を低減することができるとともに、測位精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることもできる。

本発明の実施例4はさらに無線ネットワーク計画装置を提供する。該装置が問題を解決する原理は実施例2の方法と同様であるため、その具体的な実施は実施例2による方法の実施を参照することができ、ここでは重複説明を省略する。

図7は本実施例における無線ネットワーク計画装置700の構成図である。該装置700は次のユニットを含む。

第二確定ユニット701：所定の測位精度レベルに基づいて、対応する無線ネットワーク計画のための計画目的関数組み合わせを確定し；
第二計算ユニット702：第i代計画案集における各計画案に対しての該計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算し；
第一処理ユニット703：第二計算ユニット702が計算した該計画目的関数組み合わせの中の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して処理を施し、第i+1代計画案集を取得し、また、第二所定条件を満足したときに、前記第i+1代計画案集を最終計画案集と確定し、iはゼロ以上の整数である。

本実施例では、第二確定ユニット701、第二計算ユニット702、及び第一処理ユニット703の具体的な実施方式は実施例2におけるステップ201〜203を参照することができ、ここではその詳しい説明を省略する。

本実施例では、該装置700はさらにコーディングユニット（図示せず）を含み、それは、バイナリにより該計画案の第一部分をコーディング、実数により該計画案の第二部分をコーディングするために用いられ、該第一部分は、アクセスポイントの配置数量及び配置位置を示し、該第二部分は、APの配置高度を示す。

本実施例では、該装置700はさらに生成ユニット（図示せず）を含み、それは、最初（第0代）計画案集を生成するために用いられる。

そのうち、該最初計画案集はランダムに生成することができ、例えば、「バイナリ−実数」によるコーディング方式を採用すれば、Ｎ個の「バイナリ列（string）＋実数列（string）」をランダムに生成することができるが、本実施例はこれに限定されない。

本実施例から分かるように、所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定することで、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことで、計算の複雑度を低減することができるとともに、測位精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることもできる。

図8は本実施例における無線ネットワーク計画装置800の構成図である。該装置は、第三確定ユニット801、第三計算ユニット802、及び第二処理ユニット803を含み、その具体的な実施方式は、第二確定ユニット701、第二計算ユニット702、及び第一処理ユニット703と同じであるため、ここではその詳しい説明を省略する。

図8に示すように、本実施例では、該装置800はさらに次のユニットを含み、即ち、
第一判断ユニット804：該第三計算ユニット802により算出された各計画案の計画目的関数組み合わせの中の１つ又は複数の関数が第三所定条件を満足するかを判断し；
第一修正ユニット805：該第一判断ユニット804により、第三所定条件を満足したと判断した時に、該第三所定条件を満足した計画案の関数の値を最適値に修正する。

また、第二処理ユニット803は、該第一修正ユニット805による修正後の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して施す。

図9は本実施例における無線ネットワーク計画装置900の構成図である。該装置900は、第四確定ユニット901、第四計算ユニット902、及び第三処理ユニット903を含み、その具体的な実施方式は、第二確定ユニット701、第二計算ユニット702、及び第一処理ユニット703と同じであるため、ここではその詳しい説明を省略する。

図9に示すように、本実施例では、該装置900はさらに次のユニットを含み、即ち、
第二判断ユニット904：第四計算ユニット902により計算された各計画案の計画目的関数組み合わせの中の１つ又は複数の関数が第四所定条件を満足するを判断し；
第二修正ユニット905：該第二判断ユニット904により、第四所定条件を満足したと判断した時に、該計画案に対して算出された全ての計画目的関数組み合わせの中の関数の値を最悪値に修正する。

また、第三処理ユニット903は、第二修正ユニット905による修正後の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して処理を施す。

本実施例では、無線ネットワーク計画装置800における第三確定ユニット801、第三計算ユニット802、第二処理ユニット803、第一判断ユニット804、及び第一修正ユニット805、並びに、無線ネットワーク計画装置900における第四確定ユニット901、第四計算ユニット902、第三処理ユニット903、第二判断ユニット904、及び第二修正ユニット905は、単独で実施しても良く、即ち、図8及び9に示すようであり、また、組み合わせて実施しても良く、例えば、無線ネットワーク計画装置800は、第三処理ユニット903、第二判断ユニット904、及び第二修正ユニット905を含んでも良く、このように組み合わせて実施した後の無線ネットワーク計画装置800は、第三所定条件に基づく判断を行うことができるだけでなく、第四所定条件に基づく判断を行うこともできるが、本実施例はこれに限定されない。

本実施方式から分かるように、第三所定条件を設定することで、ある計画目標値が最適である計画案を得ることができ、第四所定条件を設定することで、該無線ネットワーク計画案の計画目的関数（適応度関数）へのペナルティを実現することができ、これにより、該最悪値に対応する無線ネットワーク計画案をどんどん捨て、最適化の速度を加速化し、計画目標値が最適である計画案を得ることができる。

図10は本発明の実施例における無線ネットワーク計画装置の他の構成図である。図10に示すように、装置1000は、１つのインターフェース（図示せず）、中央処理装置（CPU）1020及び記憶器1010を含んでも良く、記憶器1010は中央処理装置1020に結合されある。そのうち、記憶器1010は各種のデータを記憶することができ、無線ネットワーク計画のプログラムを記憶することができ、中央処理装置1020の制御により該プログラムを実行することができ、また、各種の所定値などを記憶することもできる。

１つの実施方式では、無線ネットワーク計画の機能は中央処理装置1020に統合することができる。そのうち、中央処理装置1020は次のように構成されても良い。所定の測位精度レベルに基づいて、対応する無線ネットワーク計画又は最適化のための計画目的関数組み合わせを確定し；第i代計画案集における各計画案に対しての該計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算し；計算された該計画目的関数組み合わせの中の関数の値に基づいて第i代計画案集に対して処理を施し、第i+1代計画案集を取得し、そして、第二所定条件を満足したときに、該第i+1代計画案集を最終計画案集と確定し、そのうち、iはゼロ以上の整数である。

そのうち、中央処理装置1020はさらに次のように構成されても良い。バイナリを用いて前記計画案の第一部分をコーディングし、実数を用いて前記計画案の第二部分をコーディングし、前記第一部分は、アクセスポイントの配置数量及び配置位置を示し、前記第二部分は、APの配置高さを示す。

そのうち、中央処理装置1020はさらに次のように構成されても良い。算出された各計画案の計画目的関数組み合わせの中の１つ又は複数の関数が第三所定条件を満足した時に、前記第三所定条件を満足した計画案の関数の値を最適値に修正し、そして、修正後の関数の値に基づいて第i代計画案集に対して処理を施す。

そのうち、中央処理装置1020はさらに次のように構成されても良い。算出された各計画案の計画目的関数組み合わせにおける１つ又は複数の関数が第四所定条件を満足した時に、該計画案に対して計算された全ての計画目的関数組み合わせの中の関数の値を最悪値に修正し、そして、修正後の関数の値に基づいて第i代計画案集に対して処理を施す。

他の実施方式では、上述の無線ネットワーク計画の機能を中央処理装置1020に接続されるチップ（図示せず）に構成しても良く、このとき、中央処理装置1020の制御により無線ネットワーク計画の機能を実現することができる。

図10に示すように、装置1000はさら、最初の無線ネットワーク計画案を入力するための入力ユニット1030、及び、最終的に確定された無線ネットワーク計画案などを表示するための表示器1040を含んでも良く、そのうち、これらの部品の機能は従来技術と同様であるため、ここではその詳しい説明を省略する。なお、装置1000は必ずしも図10に示す全ての部品を含む必要がない。また、装置1000はさらに図10に示していない部品を含んでも良く、これについて従来技術を参照することができる。

本実施例から分かるように、所定の測位精度レベルに基づいて対応する計画目的関数組み合わせを確定することで、異なる測位精度のニーズを正確に反映することができ、また、上述の計画目的関数に基づいて、ネットワーク計画案に対して計画又は最適化を行うことで、計算の複雑度を低減することができるとともに、測位精度のニーズを満足でき且つ計画目標値が優れたネットワーク計画案を得ることもできる。

本発明の実施例はさらにコンピュータ可読プログラムを提供し、そのうち、計画目的関数を確定する装置で該プログラムを実行する時に、該プログラムは、コンピュータに、該計画目的関数を確定する装置で上述の実施例1による計画目的関数を確定する方法を実行させる。

本発明の実施例はさらにコンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体を提供し、そのうち、該コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、計画目的関数を確定する装置中で上述の実施例1における計画目的関数を確定する方法を実行させる。

本発明の実施例はさらにコンピュータ可読プログラムを提供し、そのうち、無線ネットワーク計画装置中で該プログラムを実行する時に、該プログラムは、コンピュータに、該無線ネットワーク計画装置中で上述の実施例2における無線ネットワーク計画の方法を実行させる。

本発明の実施例はさらにコンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体を提供し、そのうち、該コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、無線ネットワーク計画装置中で上述の面実施例2における無線ネットワーク計画の方法を実行させる。

また、本発明の実施例による装置及び方法などは、ソフトウェアにより実現されても良く、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されても良い。また、本発明はこのようなコンピュータ可読プログラムにも関し、即ち、前記プログラムは、ロジック部品により実行されるときに、前記ロジック部品に、上述の装置又は構成要素を実現させることができ、又は、前記ロジック部品に、上述の方法又はそのステップを実現させることができる。さらに、本発明は上述のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、DVD、フラッシュメモリにも関する。

また、以上の実施例の実施方式に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記1）
計画目的関数を確定する装置であって、
前記計画目的関数は、ネットワーク計画又は最適化のために用いられ、前記装置は、
所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定するための第一確定ユニットを含む、装置。

（付記2）
付記1に記載の装置であって、
前記計画目的関数組み合わせは、
アクセスポイント数量、第一測位関数、第二測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPのうちの1つ又は複数を含み、
前記第一測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントを有するユーザの数量と、総ユーザ数との比を指し、前記第一アクセスポイントとユーザとの間には障害物が存在せず、
前記第二測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがああ場合における前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量と、総ユーザ数との比を指す、装置。

（付記3）
付記2に記載の装置であって、
計画待ち領域に対応する前記測位精度レベルを設定するための精度設定ユニットをさらに含み、
前記測位精度レベルが第一レベルのとき、前記第一確定ユニットが確定した計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPを含み、
前記測位精度レベルが第二レベルのとき、前記第一確定ユニットが確定した計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び第二測位関数を含み、
前記測位精度レベルが第三レベルのとき、前記第一確定ユニットが確定した計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量及び第一測位関数を含み、
前記第一レベルの測位精度は第二レベルの測位精度よりも高く、前記第二レベルの測位精度は第三レベルの測位精度よりも高い、装置。

（付記4）
付記2に記載の装置であって、
前記計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算するための第一計算ユニットをさらに含み、
前記関数が第二測位関数である時に、前記第一計算ユニットは、
計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがある場合における前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量を計算する時に、第一所定条件に基づいて、カウントされる各ユーザに重み値を設定するための第一設定ユニットであって、前記第一所定条件は、カウントされる各ユーザの重み値が、前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形の最大内角の角度に関するということである、第一設定ユニット；及び
カウントされる各ユーザの重み値の和を前記ユーザの数量とするための第一統計ユニットをさらに含む、装置。

（付記5）
付記4に記載の装置であって、
前記第一設定ユニットは、前記最大内角が鈍角のとき、前記重み値を0.5と設定し、前記最大内角が鋭角のとき、前記重み値を1と設定し、又は
前記第一設定ユニットは、前記重み値を「-3θ/2π+3/2(π/3≦θ<π)」と設定し、又は
前記第一設定ユニットは、前記重み値を「-(θ-π/3)²+1(π/3≦θ<π)」と設定し、
θは、前記最大内角のラジアン値である、装置。

（付記6）
無線ネットワーク計画装置であって、
所定の測位精度レベルに基づいて、対応する無線ネットワーク計画又は最適化のための計画目的関数組み合わせを確定するための第二確定ユニット；
第i代計画案集における各計画案に対しての前記計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算するための第二計算ユニット；及び
前記第二計算ユニットにより計算された前記計画目的関数組み合わせの中の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して処理を施し、第i+1代計画案集を得るための第一処理ユニットであって、第二所定条件を満足したとき、前記第i+1代計画案集を最終計画案集と確定し、iはゼロ以上の整数である、第一処理ユニットを含む装置。

（付記7）
付記6に記載の装置であって、
コーディングユニットをさらに含み、
前記コーディングユニットは、バイナリを用いて前記計画案の第一部分をコーディング、実数を用いて前記計画案の第二部分をコーディングし、前記第一部分は、アクセスポイントの配置数量及び配置位置を示し、前記第二部分は、アクセスポイントの配置高さを示す、装置。

（付記8）
付記6に記載の装置であって、
前記第二計算ユニットにより計算された各計画案の計画目的関数組み合わせの中の１つ又は複数の関数が第三所定条件を満足するかを判断するための第一判断ユニット；及び
前記第一判断ユニットにより、第三所定条件が満足されたと判断したとき、前記第三所定条件を満足した計画案の関数の値を最適値に修正するための第一修正ユニットをさらに含み、
前記第一処理ユニットは、前記第一修正ユニットによる修正後の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して処理を施し、
或いは、前記装置は、
前記第二計算ユニットにより計算された各計画案の計画目的関数組み合わせの中の１つ又は複数の関数が第四所定条件を満足するかを判断するための第二判断ユニット；及び
前記第二判断ユニットにより、第四所定条件が満足されたと判断したとき、前記計画案に対して計算された全ての計画目的関数組み合わせの中の関数の値を最悪値に修正するための第二修正ユニットをさらに含み、
前記第一処理ユニットは、前記第二修正ユニットによる修正後の関数の値に基づいて第i代計画案集に対して処理を施す、装置。

（付記9）
計画目的関数を確定する方法であって、
前記計画目的関数は、ネットワーク計画又は最適化のために用いられ、前記方法は、
所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定することを含む、方法。

（付記10）
付記1に記載の方法であって、
前記計画目的関数組み合わせは、
アクセスポイント数量、第一測位関数、第二測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPのうちの１つ又は複数を含み、
前記第一測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントを有するユーザの数量と、総ユーザ数との比を指し、前記第一アクセスポイントとユーザとの間には障害物が存在せず、
前記第二測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがある場合における前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量と、総ユーザ数との比を指す、方法。

（付記11）
付記10に記載の方法であって、
計画待ち領域に対応する前記測位精度レベルを設定することをさらに含み、
前記測位精度レベルが第一レベルのとき、確定された計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPを含み、
前記測位精度レベルが第二レベルのとき、確定された計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び第二測位関数を含み、
前記測位精度レベルが第三レベルのとき、確定された計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量及び第一測位関数を含み、
前記第一レベルの測位精度は第二レベルの測位精度よりも高く、前記第二レベルの測位精度は第三レベルの測位精度よりも高い、方法。

（付記12）
付記10に記載の方法であって、
前記計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算することをさらに含み、
前記関数が第二測位関数のとき、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがある場合における前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量を計算するときに、第一所定条件に基づいて、カウントされる各ユーザに重み値を設定し、前記第一所定条件は、カウントされる各ユーザの重み値が、前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形の最大内角の角度に関するということであり、また、カウントされる各ユーザの重み値の和を前記ユーザの数量とする、方法。

（付記13）
付記12に記載の方法であって、
前記最大内角が鈍角のとき、前記重み値を0.5と設定し、前記最大内角が鋭角のとき、前記重み値を1と設定し、又は
前記重み値を「-3θ/2π+3/2(π/3≦θ<π)」と設定し、又は
前記重み値を「-(θ-π/3)²+1(π/3≦θ<π)」と設定し、
θは、前記最大内角のラジアン値である、方法。

（付記14）
無線ネットワーク計画方法であって、
所定の測位精度レベルに基づいて、対応する無線ネットワーク計画又は最適化のための計画目的関数組み合わせを確定し；
第ｉ代計画案集における各計画案に対しての前記計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算し；及び
計算された前記計画目的関数組み合わせの中の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して処理を施し、第ｉ＋１代計画案集を取得し、第二所定条件を満足したとき、前記第i+1代計画案集を最終計画案集とし、iはゼロ以上の整数であることを含む、方法。

（付記15）
付記14に記載の方法であって、
バイナリを用いて前記計画案の第一部分をコーディングし、実数を用いて前記計画案の第二部分をコーディングし、前記第一部分は、アクセスポイントの配置数量及び配置位置を示し、前記第二部分は、APの配置高さを示すことをさらに含む、方法。

（付記16）
付記14に記載の方法であって、
計算された各計画案の計画目的関数組み合わせの中の１つ又は複数の関数が第三所定条件を満足したとき、前記第三所定条件を満足した計画案の関数の値を最適値に修正し；及び
修正後の関数の値に基づいて第i代計画案集に対して処理を施すことをさらに含み、
或いは、
計算された各計画案の計画目的関数組み合わせの中の１つ又は複数関数が第四所定条件を満足したとき、前記計画案に対して計算された全ての計画目的関数組み合わせの中の関数の値を最悪値に修正し；及び
修正後の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して処理を施すことをさらに含む、方法。

以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。

Claims (13)

1. 計画目的関数を確定する装置であって、
   前記計画目的関数は、ネットワーク計画又は最適化のために用いられ、前記装置は、
   所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定するための第一確定ユニットを含む、装置。
2. 請求項1に記載の装置であって、
   前記計画目的関数組み合わせは、
   アクセスポイント数量、第一測位関数、第二測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOP（Geometric Dilution of Precision）のうちの1つ又は複数を含み、
   前記第一測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントを有するユーザの数量と、総ユーザ数との比を指し、前記第一アクセスポイントとユーザとの間には障害物が存在せず、
   前記第二測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがああ場合における前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量と、総ユーザ数との比を指す、装置。
3. 請求項2に記載の装置であって、
   計画待ち領域に対応する前記測位精度レベルを設定するための精度設定ユニットをさらに含み、
   前記測位精度レベルが第一レベルのとき、前記第一確定ユニットが確定した計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPを含み、
   前記測位精度レベルが第二レベルのとき、前記第一確定ユニットが確定した計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び第二測位関数を含み、
   前記測位精度レベルが第三レベルのとき、前記第一確定ユニットが確定した計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量及び第一測位関数を含み、
   前記第一レベルの測位精度は第二レベルの測位精度よりも高く、前記第二レベルの測位精度は第三レベルの測位精度よりも高い、装置。
4. 請求項2に記載の装置であって、
   前記計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算するための第一計算ユニットをさらに含み、
   前記関数が第二測位関数である時に、前記第一計算ユニットは、
   計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがある場合における前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量を計算するときに、第一所定条件に基づいて、カウントされる各ユーザに重み値を設定するための第一設定ユニットであって、前記第一所定条件は、カウントされる各ユーザの重み値が、前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形の最大内角の角度に関するということである、第一設定ユニット；及び
   カウントされる各ユーザの重み値の和を前記ユーザの数量とするための第一統計ユニットをさらに含む、装置。
5. 請求項4に記載の装置であって、
   前記第一設定ユニットは、前記最大内角が鈍角のとき、前記重み値を0.5と設定し、前記最大内角が鋭角のとき、前記重み値を1と設定し、又は
   前記第一設定ユニットは、前記重み値を「-3θ/2π+3/2(π/3≦θ＜π)」と設定し、又は
   前記第一設定ユニットは、前記重み値を「-(θ-π/3)²+1(π/3≦θ＜π)」と設定し、
   θは、前記最大内角のラジアン値である、装置。
6. 無線ネットワーク計画装置であって、
   所定の測位精度レベルに基づいて、対応する無線ネットワーク計画又は最適化のための計画目的関数組み合わせを確定するための第二確定ユニット；
   第i代計画案集における各計画案に対しての前記計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算するための第二計算ユニット；及び
   前記第二計算ユニットにより計算された前記計画目的関数組み合わせの中の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して処理を施し、第i+1代計画案集を得るための第一処理ユニットであって、第二所定条件を満足したとき、前記第i+1代計画案集を最終計画案集と確定し、iはゼロ以上の整数である、第一処理ユニットを含む装置。
7. 請求項6に記載の装置であって、
   コーディングユニットをさらに含み、
   前記コーディングユニットは、バイナリを用いて前記計画案の第一部分をコーディング、実数を用いて前記計画案の第二部分をコーディングし、前記第一部分は、アクセスポイントの配置数量及び配置位置を示し、前記第二部分は、アクセスポイントの高さを示す、装置。
8. 請求項6に記載の装置であって、
   前記第二計算ユニットにより計算された各計画案の計画目的関数組み合わせの中の１つ又は複数の関数が第三所定条件を満足するかを判断するための第一判断ユニット；及び
   前記第一判断ユニットにより、第三所定条件が満足されたと判断したとき、前記第三所定条件を満足した計画案の関数の値を最適値に修正するための第一修正ユニットをさらに含み、
   前記第一処理ユニットは、前記第一修正ユニットによる修正後の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して処理を施し、
   或いは、前記装置は、
   前記第二計算ユニットにより計算された各計画案の計画目的関数組み合わせの中の１つ又は複数の関数が第四所定条件を満足するかを判断するための第二判断ユニット；及び
   前記第二判断ユニットにより、第四所定条件が満足されたと判断したとき、前記計画案に対して計算された全ての計画目的関数組み合わせの中の関数の値を最悪値に修正するための第二修正ユニットをさらに含み、
   前記第一処理ユニットは、前記第二修正ユニットによる修正後の関数の値に基づいて、第i代計画案集に対して処理を施す、装置。
9. 計画目的関数を確定する方法であって、
   前記計画目的関数は、ネットワーク計画又は最適化のために用いられ、前記方法は、
   所定の測位精度レベルに基づいて、対応する計画目的関数組み合わせを確定することを含む、方法。
10. 請求項1に記載の方法であって、
    前記計画目的関数組み合わせは、
    アクセスポイント数量、第一測位関数、第二測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPのうちの１つ又は複数を含み、
    前記第一測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントを有するユーザの数量と、総ユーザ数との比を指し、前記第一アクセスポイントとユーザとの間には障害物が存在せず、
    前記第二測位関数とは、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがある場合における前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量と、総ユーザ数との比を指す、方法。
11. 請求項10に記載の方法であって、
    計画待ち領域に対応する前記測位精度レベルを設定することをさらに含み、
    前記測位精度レベルが第一レベルのとき、確定された計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び計画待ち領域内ユーザのGDOPを含み、
    前記測位精度レベルが第二レベルのとき、確定された計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量、第一測位関数、及び第二測位関数を含み、
    前記測位精度レベルが第三レベルのとき、確定された計画目的関数組み合わせは、アクセスポイント数量及び第一測位関数を含み、
    前記第一レベルの測位精度は第二レベルの測位精度よりも高く、前記第二レベルの測位精度は第三レベルの測位精度よりも高い、方法。
12. 請求項10に記載の方法であって、
    前記計画目的関数組み合わせの中の関数の値を計算することをさらに含み、
    前記関数が第二測位関数のとき、計画待ち領域に3個又は3個以上の第一アクセスポイントがある場合における前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形内のユーザの数量を計算するときに、第一所定条件に基づいて、カウントされる各ユーザに重み値を設定し、前記第一所定条件は、カウントされる各ユーザの重み値が、前記3個又は3個以上の第一アクセスポイントからなる三角形の最大内角の角度に関するということであり、また、カウントされる各ユーザの重み値の和を前記ユーザの数量とする、方法。
13. 請求項12に記載の方法であって、
    前記最大内角が鈍角のとき、前記重み値を0.5と設定し、前記最大内角が鋭角のとき、前記重み値を1と設定し、又は
    前記重み値を「-3θ/2π+3/2(π/3≦θ＜π)」と設定し、又は
    前記重み値を「-(θ-π/3)²+1(π/3≦θ＜π)」と設定し、
    θは、前記最大内角のラジアン値である、方法。

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