JP6822989B2 - 電波環境推定方法及び電波環境推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、電波環境推定方法及び電波環境推定装置に関する。

近年、モノに小型無線機を取り付けて情報を収集するＩｏＴ（Internet of Things）技術に注目が集まっている。例えば、工場やコンビニエンスストア等で行われる製品管理や、農場で行われる温度管理のような管理業務へのＩｏＴ技術の利用が期待されている。

ＩｏＴ機器と通信を行うＡＰ（Access Point）は、ＡＰの設置場所が悪いと通信成功頻度が低下してしまい、最悪の場合、常に圏外となる。そのため、ＡＰを設置可能な位置の候補の中から、建物等の地形を考慮した最適な設置位置を選択する必要がある。

最適なＡＰの設置位置を調べる手段として、想定する全ての位置へＡＰを設置してＩｏＴ機器の受信状態を実測するという手段がある。しかし、この手段では、ＡＰを設置可能な候補となる位置の１つずつについて実測を行うことになるため、膨大な手間と時間を要することになる。特に、ＩｏＴ機器は、１０％デューティであるため、例えば、Ｗｉ−Ｆｉと比べると１０倍以上の時間を要することになる。これに対して、ＡＰを実際に配置せず、シミュレーションにより各障害物での反射・透過・減衰を計算するレイトレースという手法が知られている。

レイトレースの手法を用いる場合、対象範囲に存在する障害物の全ての伝搬経路の反射や透過を計算していくため、障害物の数の増大に応じて伝搬経路の数が指数関数的に増大する。そのため、建物等の構造によっては、計算に要する時間が、非常に長くなってしまうという問題がある。

これに対して、非特許文献１では、屋内での電界レベルを予測するモデルをニューラルネットワークを用いて構築する技術が提案されている。この技術によれば、送信装置からの距離と、送信装置と受信装置の間におけるドア、窓、壁、廊下等の存在に基づいて環境を分類した環境カテゴリとを入力情報として学習処理を行うようにしている。そして、学習処理によって得られた学習済みデータを用いることで、少ない計算時間で受信装置における電界レベルを推定することを可能としている。

Aleksandar Neskovic et al, "Indoor Electric Field Level Prediction Model Based on the Artificial Neural Networks", IEEE COMMUNCATIONS LETTERS, VOL. 4, NO. 6, JUNE 2000

建物等の障害物が存在する中で電波を伝搬させる際、直接波と間接波とを含むマルチパスの状態となり、電波の同相合成や逆相合成に起因する電波の強め合いや弱め合いが生じる。そのため、より正確に受信位置における電波状態を調べるためには、電波の位相を考慮する必要がある。しかしながら、非特許文献１に記載の技術では、位相による影響を考慮した電界レベルを推定することまではできていないという問題がある。

上記事情に鑑み、本発明は、障害物の数に関わらず一定の計算時間で、間接波の影響を考慮しつつ、電波の強さや最適な送信アンテナの設置位置を推定することができる技術の提供を目的としている。

本発明の一態様は、電波を送信する送信アンテナの位置を示す送信アンテナ座標情報と、前記電波を受信する受信アンテナの位置を示す受信アンテナ座標情報と、前記電波の伝搬を障害する障害物がレイアウトされている位置を示すレイアウト情報とに基づいて、前記障害物によって生じる前記電波の間接波を合成した際の合成受信強度値を、前記間接波の位相又は伝搬距離を考慮して前記受信アンテナ座標情報ごとに算出する事前処理ステップと、前記送信アンテナ座標情報に対応する前記受信アンテナ座標情報ごとの前記合成受信強度値を入力情報とし、当該送信アンテナが出力する前記電波を前記受信アンテナの位置において実測又は実測以外の方法で得られた電波の受信状態を示す情報を教師情報とし、前記入力情報と前記教師情報との関係性を示す関係性情報を生成する関係性情報生成ステップと、評価用の前記送信アンテナ座標情報と、生成した前記関係性情報とに基づいて前記電波の受信状態を示す情報を算出することによって前記電波の強さを推定する推定ステップと、を有する電波環境推定方法である。

本発明の一態様は、上記の電波環境推定方法であって、前記推定ステップにおいて算出した前記電波の受信状態を示す情報に基づいて評価用の前記送信アンテナの位置の評価を行う事後処理ステップを更に有する。

本発明の一態様は、上記の電波環境推定方法であって、前記送信アンテナ座標情報と、前記受信アンテナ座標情報と、前記レイアウト情報とに基づいて、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置とを結ぶ直線の経路上に前記障害物が存在するか否かを判定する見通し判定ステップを更に有し、前記事後処理ステップにおいて、前記見通し判定ステップが、前記障害物が存在すると判定した場合、前記推定ステップにおいて算出した前記電波の受信状態を示す情報に基づいて評価用の前記送信アンテナの位置の評価を行い、前記見通し判定ステップが、前記障害物が存在しないと判定した場合、評価用の前記送信アンテナ座標情報が示す位置と前記受信アンテナの位置とを結ぶ直線の経路を伝搬する直接波の前記受信アンテナの位置における受信強度値を前記受信アンテナ座標情報ごとに算出し、算出した前記受信強度値に基づいて評価用の前記送信アンテナの位置の評価を行う。

本発明の一態様は、上記の電波環境推定方法であって、前記関係性情報生成ステップにおいて、前記入力情報と前記教師情報との関係性を示す関係性情報を機械学習の手段による学習処理により生成する。

本発明の一態様は、上記の電波環境推定方法であって、前記事後処理ステップにおいて、前記推定ステップが、複数の前記送信アンテナ座標情報と、生成した前記関係性情報とに基づいて算出する複数の前記電波の受信状態を示す情報と、予め定められる最適な前記送信アンテナの位置を示す前記送信アンテナ座標情報との関係性を示す関係性情報を機械学習の手段による学習処理により生成し、生成した前記関係性情報と、前記電波の受信状態を示す情報とに基づいて、複数の評価用の前記送信アンテナ座標情報の中から最適な前記送信アンテナ座標情報を出力するか、または、前記電波の受信状態を示す情報に対して予め定められる評価関数を適用して評価用の前記送信アンテナ座標情報ごとの評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、複数の評価用の前記送信アンテナ座標情報の中から最適な前記送信アンテナ座標情報を出力する。

本発明の一態様は、上記の電波環境推定方法であって、前記事前処理ステップにおいて、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置との直線の経路を伝搬する直接波の受信強度値を前記受信アンテナ座標情報ごとに算出し、前記関係性情報生成ステップにおいて、前記送信アンテナ座標情報に対応する前記受信アンテナ座標情報ごとの前記合成受信強度値に加えて、当該送信アンテナ座標情報に対応する前記受信アンテナ座標情報ごとの前記直接波の前記受信強度値を前記入力情報とする。

本発明の一態様は、上記の電波環境推定方法であって、前記実測で得られた電波の受信状態を示す情報とは、ＲＳＳＩの情報、ＰＥＲの情報、スループット情報、ＢＥＲの情報、遅延プロファイルの情報、ＳＮＲの情報、ＳＩＮＲの情報、ＣＮＲの情報、ＣＩＮＲの情報のいずれか１つ以上の情報である。

本発明の一態様は、上記の電波環境推定方法であって、前記事前処理ステップにおいて、前記間接波が、前記障害物によって生じる反射波である場合、前記反射波の伝搬距離を算出し、算出した前記伝搬距離に基づいて、前記反射波の前記受信アンテナの位置における自由空間伝搬損失量と位相回転量とを算出し、算出した前記自由空間伝搬損失量と前記位相回転量とに基づいて前記合成受信強度値を算出する。

本発明の一態様は、電波を送信する送信アンテナの位置を示す送信アンテナ座標情報と、前記電波を受信する受信アンテナの位置を示す受信アンテナ座標情報と、前記電波の伝搬を障害する障害物がレイアウトされている位置を示すレイアウト情報とに基づいて、前記障害物によって生じる前記電波の間接波を合成した際の合成受信強度値を、前記間接波の位相又は伝搬距離を考慮して前記受信アンテナ座標情報ごとに算出する事前処理部と、前記送信アンテナ座標情報に対応する前記受信アンテナ座標情報ごとの前記合成受信強度値を入力情報とし、当該送信アンテナが出力する前記電波を前記受信アンテナの位置において実測又は実測以外の方法で得られた電波の受信状態を示す情報を教師情報とし、前記入力情報と前記教師情報との関係性を示す関係性情報を生成し、評価用の前記送信アンテナ座標情報と、生成した前記関係性情報とに基づいて前記電波の受信状態を示す情報を算出することによって前記電波の強さを推定する関係性推定部と、を備える電波環境推定装置である。

本発明により、障害物の数に関わらず一定の計算時間で、間接波の影響を考慮しつつ、電波の強さや最適な送信アンテナの設置位置を推定することが可能となる。

第１の実施形態の電波環境推定装置の構成を示すブロック図である。 同実施形態におけるレイアウト情報と受信アンテナ座標情報セットの一例を説明する図である。 同実施形態の事前処理部の構成を示すブロック図である。 同実施形態の関係性推定部の構成を示すブロック図（その１）である。 同実施形態の関係性推定部の構成を示すブロック図（その２）である。 同実施形態の事後処理部の構成を示すブロック図である。 同実施形態の電波環境推定装置による関係性情報生成処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態の位相計算部による処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態の事前処理部による処理の概略図である。 同実施形態における送受信アンテナ間減衰行列のヒートマップの一例を示す図である。 同実施形態の事前処理部における自由空間伝搬損計算部による処理を説明する図である。 同実施形態の事前処理部における構造数式化部による処理を説明する図である。 同実施形態の事前処理部における位相計算部による処理を説明する図（その１）である。 同実施形態の事前処理部における位相計算部による処理を説明する図（その２）である。 同実施形態の事前処理部における位相計算部による処理を説明する図（その３）である。 同実施形態の事前処理部における位相計算部による処理を説明する図（その４）である。 同実施形態の事前処理部における位相計算部による処理を説明する図（その５）である。 同実施形態の事前処理部における位相計算部による処理を説明する図（その６）である。 同実施形態における送受信アンテナ間位相行列のヒートマップの一例を示す図である。 同実施形態の関係性推定部による学習処理の概略図である。 同実施形態の電波環境推定装置による推定処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態の事前処理部と関係性推定部と事後処理部による推定処理の概略図である。 同実施形態の関係性推定部の構成を示すブロック図（その３）である。 同実施形態の事後処理部による処理の概略図である。 同実施形態の電波環境推定装置によるシミュレーション結果及び実測結果によるＲＳＳＩ行列のヒートマップを示す図である。 同実施形態の事前処理部における位相計算部による他の処理例を説明する図（その１）である。 同実施形態の事前処理部における位相計算部による他の処理例を説明する図（その２）である。 同実施形態の事前処理部における位相計算部による他の処理例を説明する図（その３）である。 第２の実施形態の電波環境推定装置の構成を示すブロック図である。 第３の実施形態の電波環境推定装置の構成を示すブロック図である。

（第１の実施形態）
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、第１の実施形態による電波環境推定装置１の構成を示すブロック図である。電波環境推定装置１は、例えば、建物内のフロアに設置される通信装置であるＡＰと、通信機器であるＩｏＴ機器との間の電波環境を推定する装置である。電波環境推定装置１は、更に、推定した電波環境に基づいて、例えば、ＡＰを設置する最適な位置の選択を行う。

電波環境推定装置１は、情報記憶部１０、情報選択部２０、事前処理部３０、関係性推定部４０及び事後処理部５０を備える。情報記憶部１０は、送信アンテナ座標情報、受信アンテナ座標情報、レイアウト情報を予め記憶し、更に、関係性推定部４０が学習処理を行う際に用いる教師情報を予め記憶する。

ここで、情報記憶部１０に記憶されている各情報について説明する。送信アンテナ座標情報とは、例えば、フロアをＸＹ座標系で示した場合に、当該フロアに設置されるＡＰが備える送信アンテナの位置を示す座標情報である。受信アンテナ座標情報とは、同様にフロアをＸＹ座標系で示した場合に、当該フロアに設置されるＩｏＴ機器が備える受信アンテナの位置を示す座標情報である。

レイアウト情報は、当該フロアの構造を示す情報であり、例えば、当該フロアを撮影した写真の画像情報、レーザスキャンの結果情報、測距の結果情報、構造物設計情報、または構造物設置情報などから抽出される情報であり、一例として、図２において破線で示すような二次元の線分で示される情報（以下、破線で示す情報に符号８００を付してレイアウト情報８００という）である。

教師情報は、関係性推定部４０が学習処理を行う際に用いられる情報であり、送信アンテナ座標情報ごとの実測ＲＳＳＩ(Received Signal Strength Indication)行列及び実測ＰＥＲ（Packet Error Rate）行列を含む情報である。以下、ＲＳＳＩ行列とＰＥＲ行列とをまとめて電波環境行列ともいう。

ここで、実測ＲＳＳＩ行列や実測ＰＥＲ行列の意味について説明する。図２に示すように、レイアウト情報８００が示すフロアの構造に対してＸＹ座標系を定めて、例えば、フロアの構造の内部に四辺形９００の領域を定義する。四辺形９００の領域を格子状に区切り、格子の升目であるセルの各々を、ＩｏＴ機器を設置する可能性のある位置、すなわち受信アンテナ座標として定義する。

ＡＰの位置、すなわち送信アンテナの位置としてレイアウト情報８００が示す領域内外の任意の位置を選択し、その位置から電波を出力した場合に、四辺形９００の各セルの位置において受信する電波の受信強度値、すなわちＲＳＳＩを実測することができる。実測した受信強度値を各セルの位置に基づいて縦横に並べた行列が実測ＲＳＳＩ行列となる。同様に、送信アンテナの位置から電波を出力した場合に、四辺形９００の各セルの位置において実測したＰＥＲを各セルの位置に基づいて縦横に並べた行列が実測ＰＥＲ行列となる。

より詳細には、情報記憶部１０は、レイアウト情報８００と、四辺形９００の各セルの位置に対応する複数の受信アンテナ座標情報（以下、受信アンテナ座標情報セットという）とを予め記憶する。また、情報記憶部１０は、送信アンテナ座標情報として、学習用の複数の送信アンテナ座標情報と、実際に送信アンテナを設置する位置の候補となる評価用の送信アンテナ座標情報とを予め記憶する。また、情報記憶部１０は、学習用の複数の送信アンテナ座標情報ごとに、実測ＲＳＳＩ行列と実測ＰＥＲ行列とを組み合わせた教師情報を予め記憶する。

情報選択部２０は、外部から与えられるモード指定情報にしたがって情報記憶部１０に記憶されている情報を読み出し、読み出した情報を事前処理部３０と、関係性推定部４０と、事後処理部５０とに出力する。例えば、モード指定情報が学習モードを示している場合、情報選択部２０は、情報記憶部１０が記憶する受信アンテナ座標情報セット及びレイアウト情報を読み出して事前処理部３０に出力する。また、情報選択部２０は、情報記憶部１０が記憶する学習用の複数の送信アンテナ座標情報のいずれか１つを選択して読み出し、読み出した送信アンテナ座標情報を事前処理部３０に出力する。また、情報選択部２０は、選択した学習用の送信アンテナ座標情報に対応する教師情報を情報記憶部１０から読み出して関係性推定部４０に出力する。

これに対して、モード指定情報が推定モードを示している場合、情報選択部２０は、情報記憶部１０が記憶する評価用の送信アンテナ座標情報、受信アンテナ座標情報セット、レイアウト情報を読み出して事前処理部３０に出力する。また、情報選択部２０は、情報記憶部１０から読み出した評価用の送信アンテナ座標情報を事後処理部５０に出力する。

また、情報選択部２０は、関係性推定部４０からデータ選択指示情報を受けた場合、次の学習処理において適用する学習用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とを情報記憶部１０から読み出して事前処理部３０に出力する。また、情報選択部２０は、次の学習処理において適用する学習用の送信アンテナ座標情報に対応する教師情報を情報記憶部１０から読み出して関係性推定部４０に出力する。

図３は、事前処理部３０の構成を示すブロック図である。事前処理部３０は、プリプロセッシングを行い、送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報と、レイアウト情報とから電波に関する特徴量を行列形式で抽出する。

事前処理部３０は、自由空間伝搬損計算部３００、構造数式化部３０１及び位相計算部３０２を備える。自由空間伝搬損計算部３００は、情報選択部２０が出力する送信アンテナ座標情報の位置と、情報選択部２０が出力する受信アンテナ座標情報セットに含まれる各々の受信アンテナ座標情報の位置とを結ぶ直線の長さを伝搬距離とし、当該伝搬距離に基づいて自由空間伝搬損失量を算出する。また、自由空間伝搬損計算部３００は、算出した自由空間伝搬損失量に基づいて、各々の受信アンテナ座標情報において受信する受信強度値を算出し、算出した受信強度値を、受信アンテナ座標情報の位置に基づいて縦横に並べて送受信アンテナ間減衰行列を生成する。

構造数式化部３０１は、情報選択部２０が出力するレイアウト情報を取り込み、レイアウト情報を数式化、すなわちＸＹ座標系における線分を示す数式に変換する。例えば、レイアウト情報に含まれる壁や柱等の障害物を示す線分を、ｘとｙの範囲を限定した一次関数で示すような数式化を行う。

また、構造数式化部３０１は、情報選択部２０が出力する送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットとを取り込む。また、構造数式化部３０１は、レイアウト情報を数式化した複数の数式と、送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットとを位相計算部３０２に出力する。

位相計算部３０２は、いずれか１つの数式と、いずれか１つの受信アンテナ座標情報とを選択する。また、位相計算部３０２は、選択した受信アンテナ座標情報において受信アンテナが反射波を受信する際の当該反射波の自由空間伝搬損失量と位相回転量を算出する。なお、ここでの反射波とは、送信アンテナ座標情報の位置から出力された電波が、選択した数式が示す障害物によって反射され、受信アンテナ座標情報の位置の受信アンテナに到達する反射波である。

また、位相計算部３０２は、全ての数式と全ての受信アンテナ座標情報についての組み合わせ、すなわち選択した送信アンテナ座標情報の位置から反射点を経て各々の受信アンテナ座標情報の位置に到達する全ての反射波の自由空間伝搬損失量と位相回転量を算出する。

また、位相計算部３０２は、同一の受信アンテナ座標情報について算出した複数の数式に対応する自由空間伝搬損失量と位相回転量を加算、すなわち同一の受信アンテナ座標情報の位置に到達する全ての反射波を合成した際の受信アンテナ座標情報の位置における合計の受信強度値を求める。なお、同一の受信アンテナ座標情報の位置に到達する複数の電波を合成した際の合計の受信強度値を、以下、合成受信強度値という。また、位相計算部３０２は、求めた合成受信強度値を受信アンテナ座標情報の位置に基づいて縦横に並べて送受信アンテナ間位相行列を生成する。

図４は、関係性推定部４０の構成を示すブロック図である。関係性推定部４０は、ニューラルネットワーク部４００、スイッチ４０４、損失関数計算判定部４０５、荷重更新部４０６及び関係性情報記憶部４０７を備える。ニューラルネットワーク部４００は、入力層４０１、中間層４０２、出力層４０３を備える。

入力層４０１は、事前処理部３０が出力する送受信アンテナ間減衰行列と送受信アンテナ間位相行列とをそれぞれチャネル１（以下、Ｃｈ１という）及びチャネル２（以下、Ｃｈ２という）の情報として取り込む。

中間層４０２は、入力層４０１が出力する送受信アンテナ間減衰行列の各々の要素の値と、関係性情報記憶部４０７が記憶する重み係数とに基づく演算を行い演算結果を出力層４０３に出力する。また、中間層４０２は、入力層４０１が出力する送受信アンテナ間位相行列の各々の要素の値と、関係性情報記憶部４０７が記憶する重み係数とに基づく演算を行い、演算結果を出力層４０３に出力する。

出力層４０３は、中間層４０２の演算結果に基づく推定ＲＳＳＩ行列と推定ＰＥＲ行列とをそれぞれＣｈ１及びＣｈ２の情報として出力する。スイッチ４０４は、外部から与えられるモード指定情報に基づいて、出力層４０３の出力端の接続先を切り替える。例えば、モード指定情報が、学習モードを示す場合、スイッチ４０４は、出力層４０３の出力端を損失関数計算判定部４０５に接続する端子に接続し、モード指定情報が、推定モードを示す場合、出力層４０３の出力端を事後処理部５０に接続する端子に接続するように切り替えを行う。

損失関数計算判定部４０５は、損失関数計算部４１０と判定部４１１を備える。損失関数計算部４１０は、出力層４０３が出力する推定ＲＳＳＩ行列と、教師情報として与えられる実測ＲＳＳＩ行列との誤差及び出力層４０３が出力する推定ＰＥＲ行列と、教師情報として与えられる実測ＰＥＲ行列との誤差を予め定められる損失関数に基づいて損失値として算出する。なお、損失関数としては、二乗和誤差や公差エントロピー誤差等を算出する損失関数が適用される。

判定部４１１は、損失関数計算部４１０が算出した損失値と、予め定められる損失値の閾値とに基づいて、学習処理を継続するか否かを判定する。また、判定部４１１は、学習モードを示すモード指定情報を受けた際、内部の記憶領域に反復回数パラメータの変数「ｎ」の領域を取得して、学習処理の回数を反復回数パラメータにより管理し、学習処理の回数に応じて学習処理を継続するか否かを判定する。また、判定部４１１は、損失値や反復回数パラメータの値に基づいて、学習処理を継続すると判定する場合、損失関数計算部４１０が算出した損失値を荷重更新部４０６に出力する。

荷重更新部４０６は、関係性情報記憶部４０７に記憶されている重み係数と、損失値とに基づいて新たな重み係数を算出し、関係性情報記憶部４０７に記憶されている重み係数を、算出した新たな重み係数に書き換えて、重み係数の更新を行う。また、荷重更新部４０６は、重み係数の更新を行った後、データ選択指示情報を情報選択部２０に出力する。関係性情報記憶部４０７は、重み係数の初期値を予め記憶し、また、荷重更新部４０６によって書き換えられる重み係数を記憶する。学習処理が終了した際に、関係性情報記憶部４０７が記憶する学習済みの重み係数は、入力情報と教師情報との関係性を示す関係性情報となる。

図５は、関係性推定部４０におけるニューラルネットワーク部４００の具体的構成の一例として、３次元のニューラルネットワークとする際の構成を示す図である。図５は、関係性推定部４０に対して外部より学習モードを示すモード指定情報が与えられ、出力層４０３と損失関数計算判定部４０５とがスイッチ４０４により接続されている構成を示している。

入力層４０１は、送受信アンテナ間減衰行列をＣｈ１として取り込み、送受信アンテナ間位相行列をＣｈ２として取り込む。一例として、図２に示す受信アンテナ座標セットに対応する四辺形９００の領域が、縦２８セル、横２６セルの大きさであるとすると、送受信アンテナ間減衰行列と送受信アンテナ間位相行列の大きさは、それぞれ「２８×２６」となる。したがって、入力層４０１が送受信アンテナ間減衰行列と送受信アンテナ間位相行列とを取り込んで出力する出力情報の大きさは、チャネル数が２であるため、「２×２８×２６」の大きさとなる。

中間層４０２は、６つのコンボリューション層４０２−Ｃ１〜Ｃ６及び５つのＲｅｌｕ（Rectified Linear Unit）部４０２−Ｒ１〜Ｒ５を備える。コンボリューション層４０２−Ｃ１〜Ｃ６の各々は、予め定められるフィルタ数、チャネル数、フィルタの縦横方向の画素数、パディングの値及びストライドの値にしたがって入力情報に対して関係性情報記憶部４０７が記憶する重み係数を適用した畳み込み演算を行う。なお、全てのコンボリューション層４０２−Ｃ１〜Ｃ６のパディングの値は「１」であり、ストライドの値は「１」として予め定められている。

Ｒｅｌｕ部４０２−Ｒ１〜Ｒ５は、入力値に対して活性化関数の一種であるＲｅｌｕ関数を適用し、Ｒｅｌｕ関数の適用により得られた出力値を出力する。

コンボリューション層４０２−Ｃ１は、フィルタ数が「１６」、チャネル数が「２」、フィルタの縦方向の画素数が「３」、フィルタの横方向の画素数が「３」として予め定められており、その大きさは「１６×２×３×３」となる。入力層４０１が出力する出力情報の大きさは、上述したように「２×２８×２６」である。この出力情報に対してコンボリューション層４０２−Ｃ１が畳み込み演算を行うことにより、フィルタ数「１６」に応じた数のチャネルが生じるため、Ｒｅｌｕ部４０２−Ｒ１が出力する出力情報の大きさは「１６×２８×２６」となる。

コンボリューション層４０２−Ｃ２は、フィルタ数が「１６」、チャネル数が「１６」、フィルタの縦方向の画素数が「３」、フィルタの横方向の画素数が「３」として予め定められており、その大きさは「１６×１６×３×３」となる。コンボリューション層４０２−Ｃ２が畳み込み演算を行うことにより、フィルタ数「１６」に応じた数のチャネルが生じるため、Ｒｅｌｕ部４０２−Ｒ２が出力する出力情報の大きさは「１６×２８×２６」となる。

コンボリューション層４０２−Ｃ３は、フィルタ数が「３２」、チャネル数が「１６」、フィルタの縦方向の画素数が「３」、フィルタの横方向の画素数が「３」として予め定められており、その大きさは「３２×１６×３×３」となる。コンボリューション層４０２−Ｃ３が畳み込み演算を行うことにより、フィルタ数「３２」に応じた数のチャネルが生じるため、Ｒｅｌｕ部４０２−Ｒ３が出力する出力情報の大きさは「３２×２８×２６」となる。

コンボリューション層４０２−Ｃ４は、フィルタ数が「３２」、チャネル数が「３２」、フィルタの縦方向の画素数が「３」、フィルタの横方向の画素数が「３」として予め定められており、その大きさは「３２×３２×３×３」となる。コンボリューション層４０２−Ｃ４が畳み込み演算を行うことにより、フィルタ数「３２」に応じた数のチャネルが生じるため、Ｒｅｌｕ部４０２−Ｒ４が出力する出力情報の大きさは「３２×２８×２６」となる。

コンボリューション層４０２−Ｃ５は、フィルタ数が「６４」、チャネル数が「３２」、フィルタの縦方向の画素数が「３」、フィルタの横方向の画素数が「３」として予め定められており、その大きさは「６４×３２×３×３」となる。コンボリューション層４０２−Ｃ５が畳み込み演算を行うことにより、フィルタ数「６４」に応じた数のチャネルが生じるため、Ｒｅｌｕ部４０２−Ｒ５が出力する出力情報の大きさは「６４×２８×２６」となる。

コンボリューション層４０２−Ｃ６は、フィルタ数が「２」、チャネル数が「６４」、フィルタの縦方向の画素数が「３」、フィルタの横方向の画素数が「３」として予め定められており、その大きさは「２×６４×３×３」となる。コンボリューション層４０２−Ｃ６が畳み込み演算を行うことにより、フィルタ数「２」に応じた数のチャネルが生じるため、出力情報の大きさは「２×２８×２６」となる。

出力層４０３の各素子は、恒等関数であり、コンボリューション層４０２−Ｃ６の出力情報をそのまま出力する。したがって、出力層４０３の出力情報の大きさは「２×２８×２６」となり、２チャネル分の情報を含んだ行列となり、Ｃｈ１が推定ＲＳＳＩ行列となり、Ｃｈ２が推定ＰＥＲ行列となる。

図６は、事後処理部５０の構成を示すブロック図である。事後処理部５０は、ポストプロセッシングを行い、関係性推定部４０が出力する推定ＲＳＳＩ行列と推定ＰＥＲ行列とに基づいて、評価用の送信アンテナ座標情報の中から送信アンテナの位置として最適な位置を示す送信アンテナ座標情報を選択して出力する。

事後処理部５０は、スイッチ５００、評価関数計算部５０１−１〜Ｎ及び出力部５０２を備える。スイッチ５００は、関係性推定部４０の出力端に接続される１つの入力端と、各々が評価関数計算部５０１−１〜Ｎに接続される複数の出力端とを備えており、外部から与えられる選択規範指示情報にしたがって、選択規範指示情報に応じた評価関数計算部５０１−１〜Ｎに接続する出力端に入力端が接続するように切り替えを行う。

評価関数計算部５０１−１〜Ｎの各々は、評価用の送信アンテナ座標情報ごとの推定ＲＳＳＩ行列及び推定ＰＥＲ行列に基づいて、各々に対して予め定められている評価関数を用いて受信アンテナ座標情報ごとの評価値を算出する。また、評価関数計算部５０１−１〜Ｎの各々は、情報選択部２０が出力する評価用の送信アンテナ座標情報を取り込む。

なお、情報選択部２０が、事前処理部３０に出力する評価用の送信アンテナ座標情報の順番と、事後処理部５０に出力する評価用の送信アンテナ座標情報の順番は、同一順である。事前処理部３０は、評価用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とに基づいて、送受信アンテナ間減衰行列及び送受信アンテナ間位相行列を生成する。関係性推定部４０は、事前処理部３０が生成した送受信アンテナ間減衰行列及び送受信アンテナ間位相行列に基づいて推定ＲＳＳＩ行列及び推定ＰＥＲ行列を生成する。すなわち、評価用の送信アンテナ座標情報ごとに、推定ＲＳＳＩ行列及び推定ＰＥＲ行列が得られることになる。

そのため、評価関数計算部５０１−１〜Ｎが、関係性推定部４０から順次取り込む推定ＲＳＳＩ行列及び推定ＰＥＲ行列に対して、情報選択部２０から取り込む評価用の送信アンテナ座標情報を取り込み順に対応付けることにより、推定ＲＳＳＩ行列及び推定ＰＥＲ行列に対して、これらの行列に対応する評価用の送信アンテナ座標情報を正しく対応付けることができる。

評価関数計算部５０１−１〜Ｎは、推定ＲＳＳＩ行列及び推定ＰＥＲ行列と、評価用の送信アンテナ座標情報との対応関係に基づいて、推定ＲＳＳＩ行列または推定ＰＥＲ行列に基づいて算出した受信アドレス座標情報ごとの評価値に対して、当該評価値に対応する評価用の送信アドレス座標情報の対応付けを行う。

また、評価関数計算部５０１−１〜Ｎの各々は、算出した評価値の中で予め定められる評価条件を満たす評価値を選択し、選択した評価値に対応する送信アンテナ座標情報を出力部５０２に出力する。出力部５０２は、評価関数計算部５０１−１〜Ｎが出力する送信アンテナ座標情報を取り込み、取り込んだ送信アンテナ座標情報を最適な送信アンテナの設置位置、すなわち最適なＡＰの設置位置を示す最適ＡＰ座標情報として出力する。

ここで、評価用の送信アンテナ座標情報は、例えば、１）レイアウト情報に対応するフロアの任意の位置から選択されたり、２）予め既知の設置可能エリア、すなわち利用者が現実的に設置する可能性がある位置のみから選択されたりする。既知の設置可能なエリアとは、例えば、連続関数によって示されるエリアであったり、離散的な候補座標一覧であったりする。

また、評価関数計算部５０１−１〜Ｎの各々に予め定められている評価関数としては、例えば、ＲＳＳＩ、すなわち受信強度値に基づいて受信アンテナ座標情報ごとの受信電力値を評価値として算出し、評価値である受信電力値が最小となる受信アンテナ座標情報を検出し、検出した受信アンテナ座標情報における受信電力値を最大とする送信アンテナ座標情報を選択するような評価関数である。当該評価関数に対応する選択規範は、文言で表すと「複数存在する受信アンテナを備えるＩｏＴ機器の中で受信電力が最小のＩｏＴ機器の受信電力を最大化するＡＰの位置を最適なＡＰの設置位置として選択する」という選択規範となる。ｍ個の評価用の送信アンテナ座標情報をｒ_１〜ｒ_ｍとし、最適ＡＰ座標情報をｒ_Ｍとした場合、当該選択規範は、次式（１）として表すことができる。

また、他の評価関数としては、例えば、受信アンテナ座標情報ごとのＰＥＲの中で、最大のＰＥＲの受信アンテナ座標情報を検出し、検出した受信アンテナ座標情報におけるＰＥＲを最小とする送信アンテナ座標情報を選択するような評価関数である。当該評価関数に対応する選択規範は、文言で表すと「複数存在する受信アンテナを備えるＩｏＴ機器の中でＰＥＲが最大のＩｏＴ機器、すなわち最もパケットエラーが起こる確率が高いＩｏＴ機器のＰＥＲを最小化するＡＰの位置を最適なＡＰの設置位置として選択する」という選択規範となる。ｍ個の評価用の送信アンテナ座標情報をｒ_１〜ｒ_ｍとし、最適ＡＰ座標情報をｒ_Ｍとした場合、当該選択規範は、次式（２）として表すことができる。また、他の評価関数としては、例えばＰＥＲとＲＳＳＩのどちらも考慮した評価関数が考えられる。これは例えば、受信アンテナの座標情報ごとのＰＥＲの定数倍したものと、ＲＳＳＩの逆数を定数倍したものを加算した値や、受信アンテナの座標情報ごとに定数倍したＰＥＲから定数倍したＲＳＳＩを減算した値の中で、値が最大となる受信アンテナ座標情報を検出し、検出した受信アンテナ座標情報における値を最小とする送信アンテナ座標情報を選択するような評価関数である。当該評価関数に対応する選択規範は、文言で表すと「複数存在する受信アンテナを備えるＩｏＴ機器の中でＰＥＲとＲＳＳＩから換算した値が最大となるＩｏＴ機器、すなわち最も「パケットエラーが起こる確率が高く、かつ受信電力が低い」ＩｏＴ機器の発生を抑えるように最適なＡＰの設置位置を選択する」という、式（１）と式（２）の折衷的な選択規範となる。ｍ個の評価用の送信アンテナ座標情報をｒ１〜ｒｍとし、最適ＡＰ座標情報をｒＭとした場合、当該選択規範は、次式（３）や次式（４）として表すことができる。

（第１の実施形態の電波環境推定装置による関係性情報生成処理）
次に、図７から図２０を参照しつつ第１の実施形態の電波環境推定装置１による関係性情報を生成する処理の流れについて説明する。図７は、電波環境推定装置１による関係性情報を生成する処理の流れを示すフローチャートであり、図８は、図７のステップＳａ４において呼び出される送受信アンテナ間位相行列生成処理のサブルーチンのフローチャートである。

外部から学習モードを示すモード指定情報が与えられると関係性推定部４０のスイッチ４０４は、出力層４０３の出力端を損失関数計算判定部４０５に接続する端子に接続するように切り替えを行う。また、関係性推定部４０の損失関数計算判定部４０５の判定部４１１は、反復回数パラメータ「ｎ」を初期化するため、「ｎ」に対して「１」を書き込んで記憶させる（ステップＳａ１）。

情報選択部２０は、情報記憶部１０が記憶する学習用の送信アンテナ座標情報からいずれか１つを選択して読み出し、更に、受信アンテナ座標情報セットとレイアウト情報を読み出す。情報選択部２０は、読み出した学習用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とを事前処理部３０に出力する。以下、事前処理部３０に出力する送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とをまとめて伝搬環境情報ともいう。

情報選択部２０は、選択した学習用の送信アンテナ座標情報に対応する教師情報、すなわち実測ＲＳＳＩ行列及び実測ＰＥＲ行列を情報記憶部１０から読み出して関係性推定部４０に出力する（ステップＳａ２）。

事前処理部３０の自由空間伝搬損計算部３００は、情報選択部２０が出力する学習用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットとを取り込む。自由空間伝搬損計算部３００は、送信アンテナ座標情報の位置から、受信アンテナ座標情報セットに含まれる各々の受信アンテナ座標情報の位置までの直線距離に基づいて自由空間伝搬損失量を算出する。自由空間伝搬損計算部３００は、算出した自由空間伝搬損失量に基づいて、各々の受信アンテナ座標情報において受信する受信強度値を算出し、算出した受信強度値を、受信アンテナ座標情報の位置に基づいて縦横に並べて送受信アンテナ間減衰行列を生成する（ステップＳａ３）。

送受信アンテナ間減衰行列をヒートマップ（空間分布）で表すと、例えば、図９及び図１０（ａ）において符号１０００，１０００ａで示すようなヒートマップとなる。なお、ヒートマップであるため、例えば、虹色からなるカラー表示であり、例えば、受信強度値が大きい箇所が赤色で表され、受信強度値が小さい箇所が紫色で表されることになる。図１０（ａ）の符号１０００の送受信アンテナ間減衰行列のヒートマップの場合、例えば、符号２０００の位置が送信アンテナの位置であり、当該位置から放射状に受信強度値が小さくなっていることが示されている。また、図１０（ｂ）の符号１０００ａの送受信アンテナ間減衰行列のヒートマップの場合、符号２０００ａの位置が送信アンテナの位置であり、当該位置から放射状に受信強度値が小さくなっていることが示されている。

なお、自由空間伝搬損計算部３００は、障害物の有無を考慮せず、送信アンテナ座標情報の位置から受信アンテナ座標情報の位置までの直線距離に基づいて自由空間伝搬損失量を算出して送受信アンテナ間減衰行列を生成する。例えば、図１１に示すように、レイアウト情報８００において、受信アンテナ座標情報セットの領域として四辺形９００ａが定められているような場合、四辺形９００ａの領域は、符号８００ｐ１，８００ｐ２で示す柱の障害物を含む領域となる。そのため、図１１に示すように、送信アンテナ座標２０００−１の位置から、任意に定める受信アンテナ座標３０００−ｋの位置までの間に符号８００ｐ１で示す柱等が障害物として存在する場合がある。このような場合、自由空間伝搬損計算部３００は、障害物が存在しないものとして、送信アンテナ座標２０００−１の位置から受信アンテナ座標３０００−ｋの位置までの直線距離に基づいて自由空間伝搬損失量の算出を行う。

構造数式化部３０１は、送受信アンテナ間位相行列生成処理のサブルーチンを開始する（ステップＳａ４）。なお、事前処理部３０は、ステップＳａ４の処理を、ステップＳａ３と並行に開始してもよいし、ステップＳａ３の後にステップＳａ４を行ってもよいし、ステップＳａ４の後にステップＳａ３を行ってもよい。

構造数式化部３０１は、情報選択部２０が出力するレイアウト情報と、受信アンテナ座標情報セットと、学習用の送信アンテナ座標情報とを取り込む。構造数式化部３０１は、取り込んだレイアウト情報を数式化して、レイアウト情報に含まれている複数の壁や柱等の障害物に対応する複数の数式を生成する。構造数式化部３０１は、生成した複数の数式と、受信アンテナ座標情報セットと、学習用の送信アンテナ座標情報とを位相計算部３０２に出力する（ステップＳｂ１）。

例えば、レイアウト情報８００は、図１２に示すように８個の頂点のうち隣接する頂点を結ぶ線によって形成される壁の障害物と、符号８００ｐ１，８００ｐ２によって示される柱の障害物とを含んでいる。構造数式化部３０１は、壁については隣接する頂点を結ぶ線分を数式化していく。例えば、構造数式化部３０１は、（ｘ４，ｙ１）と、（ｘ４，ｙ４）によって結ばれる線分８００−１については、ｘ＝ｘ４（ｙ１≦ｙ≦ｙ４）のように数式化する。また、構造数式化部３０１は、（ｘ１，ｙ１）と、（ｘ４，ｙ１）によって結ばれる線分８００−１については、ｙ＝ｙ１（ｘ１≦ｘ≦ｘ４）のように数式化する。これを、８個の頂点のうち隣接する頂点について繰り返し行う。構造数式化部３０１は、符号８００ｐ１，８００ｐ２で示される柱についても壁と同様に隣接する頂点を結ぶ線分ごとに数式化を行う。

位相計算部３０２は、構造数式化部３０１が出力する複数の数式と、受信アンテナ座標情報セットと、学習用の送信アンテナ座標情報とを取り込む。位相計算部３０２は、受信アンテナ座標情報セットからいずれか１つの受信アンテナ座標情報を選択し、更に、取り込んだ複数の数式からいずれか１つの数式を選択する。

位相計算部３０２は、選択した受信アンテナ座標情報と、選択した数式と、取り込んだ学習用の送信アンテナ座標情報とに基づいて、楕円関数を用いた伝搬距離と位相回転量の算出を行う。例えば、図１３に示すように、送信アンテナ座標情報の位置をＴＸとし、受信アンテナ座標情報の位置をＲＸとし、ＴＸとＲＸの２点を焦点として、取り込んだ数式が示す障害物と接する楕円を描く。このとき、楕円の円周と障害物が接する接点を反射点Ｔとする。図１３に示すように、楕円の幾何関係によりＴＸから出力されて障害物の反射点Ｔで反射してＲＸに至る電波の軌跡において、入射角と反射角が、同一の角度θとなり、楕円の長辺の半径を「ａ」とした場合、ＴＸから反射点Ｔを経てＲＸに至る伝搬距離は「２ａ」となる。このような楕円の性質を用いた楕円関数を適用することで、位相計算部３０２は、低演算量で、ＴＸとＲＸの間の伝搬距離を算出することができる。

位相計算部３０２は、算出した伝搬距離に基づいて、受信アンテナ座標情報に対応するＲＸの位置における自由空間伝搬損失量を算出する。また、位相計算部３０２は、算出した伝搬距離と電波の周波数とに基づいて、受信アンテナ座標情報に対応するＲＸの位置における位相回転量を算出する。位相計算部３０２は、算出した自由空間伝搬損失量と位相回転量を受信アンテナ座標情報に関連付けて内部の記憶領域に書き込んで記憶させておく（ステップＳｂ２）。

位相計算部３０２は、全ての数式について、ステップＳｂ２の処理を繰り返し行う（ループＬｂ２ｓ〜Ｌｂ２ｅ）。

レイアウト情報８００に対して、ステップＳｂ２の処理を適用した例について説明する。図１４に示すように、位相計算部３０２は、障害物を示す数式として、最初に、符号８００−１の線分の数式を選択したとする。位相計算部３０２は、送信アンテナの位置として符号２０００−１の位置を選択し、受信アンテナの位置として四辺形９００の左上の符号３０００−１の位置を選択したとする（以下、送信アンテナ座標２０００−１、受信アンテナ座標３０００−１という）。

このとき、送信アンテナ座標２０００−１の位置が上記のＴＸの位置となり、受信アンテナ座標３０００−１の位置が上記のＲＸの位置となる。位相計算部３０２は、送信アンテナ座標２０００−１の位置と、受信アンテナ座標３０００−１の位置とを焦点として、楕円を描き、楕円の円周が線分８００−１に接するまで半径を変化させる。位相計算部３０２は、楕円の円周と線分８００−１の接点である符号４０００−１の位置を反射点（以下、反射点４０００−１という）とする。

位相計算部３０２は、楕円関数に基づいて、送信アンテナ座標２０００−１の位置から反射点４０００−１の位置を経由して受信アンテナ座標３０００−１の位置までの距離を算出する。位相計算部３０２は、算出した距離を伝搬距離として、受信アンテナ座標３０００−１の位置において受信アンテナが電波を受信する際の自由空間伝搬損失量と位相回転量を算出する。

なお、図１４における反射波の軌跡は、符号８００ｐ１の柱の形状に重なっていないが、反射波の軌跡が符号８００ｐ１や符号８００ｐ２で示す柱の形状に重なる場合も存在する。反射波の軌跡が障害物に重なるような場合、位相計算部３０２は、当該反射波が存在しないものとして、自由空間伝搬損失量と位相回転量の算出を行わなくてもよいし、当該反射波が存在するものとして自由空間伝搬損失量と位相回転量の算出を行ってもよい。

次に、位相計算部３０２は、図１５に示すように、障害物を示す数式として、符号８００−２の線分の数式を選択したとする。位相計算部３０２は、送信アンテナ座標２０００−１の位置と、受信アンテナ座標３０００−１の位置とを焦点として、楕円を描き、楕円の円周が線分８００−２に接するまで半径を変化させる。位相計算部３０２は、楕円の円周と線分８００−１の接点である符号４０００−２の位置を反射点（以下、反射点４０００−２という）とする。

位相計算部３０２は、楕円関数に基づいて、送信アンテナ座標２０００−１の位置から反射点４０００−２の位置を経由して受信アンテナ座標３０００−１の位置までの距離を算出する。位相計算部３０２は、算出した距離を伝搬距離として、受信アンテナ座標３０００−１の位置において受信アンテナが電波を受信する際の自由空間伝搬損失量と位相回転量を算出する。

位相計算部３０２は、送信アンテナ座標２０００−１及び受信アンテナ座標３０００−１の組み合わせについて、レイアウト情報８００に基づいて構造数式化部３０１が数式化した全ての数式を適用して同様の処理を行う。

なお、図１６に示すように、線分８００−４のような場合、楕円の円周が、線分８００−４に接しないことになるが、このような場合の位相計算部３０２の内部処理は、以下の通りとなる。位相計算部３０２は、線分８００−４を延長した直線８００−４ｅを描き、描いた直線８００−４ｅに円周が接する楕円を描いて反射点４０００−４の位置を検出する。位相計算部３０２は、検出した反射点４０００−４が、線分８００−４の範囲に含まれていない場合、反射波は存在しないとして、自由空間伝搬損失量と位相回転量の算出を行わない。

全ての数式についての処理が終了すると、位相計算部３０２の内部の記憶領域は、受信アンテナ座標３０００−１について、複数の数式の各々に対応する自由空間伝搬損失量と位相回転量を記憶することになる。位相計算部３０２は、全ての自由空間伝搬損失量と位相回転量を足し合わせて、受信アンテナ座標３０００−１における合成受信強度値を算出する（ステップＳｂ３）。

例えば、送信アンテナ座標２０００−１の位置から電力αミリワットで電波を送信したとする。図１４に示した線分８００−１の反射点４０００−１を経由して受信アンテナ座標３０００−１の位置で受信される電波の受信強度値が自由空間伝搬損失によりα_１となり、位相回転量がφ_１になっていたとする。また、図１５に示した線分８００−２の反射点４０００−２を経由して符号３０００−１の受信アンテナの位置で受信される電波の受信強度値が自由空間伝搬損失によりα_２となり、位相回転量がφ_２になっていたとする。ただし、α_１＜α、α_２＜αである。

２つの反射点４０００−１，４０００−２を経由する反射波を合成した合成受信強度値σは、次式（５）によって表すことができる。

σ＝α_１ｅｘｐ（ｊφ_１）＋α_２ｅｘｐ（ｊφ_２）・・・（５）

仮に、２つの反射波が同相であれば、合成受信強度値σ＝α_１＋α_２となり、逆相であれば、合成受信強度値σ＝α_１−α_２となる。

反射波の数がｎ個存在する場合、式（５）を一般化した次式（６）により合成受信強度値σを求めることができる。

σ＝α_１ｅｘｐ（ｊφ_１）＋α_２ｅｘｐ（ｊφ_２）＋・・・＋α_ｎｅｘｐ（ｊφ_ｎ）・・・（６）

位相計算部３０２は、式（６）により算出した合成受信強度値σに対して受信アンテナ座標３０００−１の座標情報を対応付けて内部の記憶領域に書き込んで記憶させておく。

位相計算部３０２は、全ての数式について、ステップＳｂ２の処理を行った後、例えば、図１７に示すように、ステップＳｂ２の処理を行っていない他の受信アンテナ座標３０００−２を選択し、全ての受信アンテナ座標情報について、ループＬｂ２ｓ〜Ｌｂ２ｅの間の処理及びステップＳｂ３の処理を繰り返し行う（ループＬｂ１ｓ〜Ｌｂ１ｅ）。なお、他の受信アンテナ座標情報の選択は、図１７に示すように縦方向に選択することを繰り返すのではなく、横方向に選択してもよく、また、ランダムな位置を選択するようにしてもよい。

位相計算部３０２は、内部の記憶領域が記憶する受信アンテナ座標情報ごとの合成受信強度値を、図１８に示すように、受信アンテナ座標情報の位置に基づいて縦横に並べて送受信アンテナ間位相行列を生成する（ステップＳｂ４）。位相計算部３０２が生成した送受信アンテナ間位相行列をヒートマップで示すと図９、図１９に示す符号１０１０で示すようなヒートマップとなる。なお、ヒートマップであるため、例えば、虹色からなるカラー表示であり、例えば、合成受信強度値が大きい箇所が赤色で表され、合成受信強度値が小さい箇所が紫色で表されることになる。

事前処理部３０の自由空間伝搬損計算部３００と、位相計算部３０２は、各々が生成した送受信アンテナ間減衰行列と、送受信アンテナ間位相行列とを関係性推定部４０に出力する。以下、送受信アンテナ間減衰行列と、送受信アンテナ間位相行列とをまとめてプリプロセッシング行列ともいい、プリプロセッシング行列が学習処理の入力情報となる。

関係性推定部４０は、送受信アンテナ間減衰行列と、送受信アンテナ間位相行列とを取り込み、既に取り込み済みの教師情報、すなわち実測ＲＳＳＩ行列及び実測ＰＥＲ行列を用いて、図２０に示すように機械学習の手法による学習処理を開始する。

なお、図２０において、符号１０２０のヒートマップは、実測ＲＳＳＩ行列のヒートマップであり、受信強度値（ＲＳＳＩ）の大きさに応じた色で表されている。符号１０３０のヒートマップは、実測ＰＥＲ行列のヒートマップの例であり、ＰＥＲの値に応じた色で表されている。なお、実測ＰＥＲ行列のヒートマップにおいて、着色していない無色のセルは、当該セルに設置される受信アンテナが受信する電波のＰＥＲが「０」、すなわち誤り率が０％であることを意味する。

最初に、関係性推定部４０のニューラルネットワーク部４００の入力層４０１が、送受信アンテナ間減衰行列と、送受信アンテナ間位相行列とを取り込んで中間層４０２に出力する。中間層４０２におけるコンボリューション層４０２−Ｃ１〜Ｃ６の各々は、関係性情報記憶部４０７が記憶する重み係数を用いて、送受信アンテナ間減衰行列と、送受信アンテナ間位相行列とに対して畳み込み演算を行う。

コンボリューション層４０２−Ｃ１〜Ｃ５の各々は、畳み込み演算の結果を各々の次段のＲｅｌｕ部４０２−Ｒ１〜Ｒ５に出力し、Ｒｅｌｕ部４０２−Ｒ１〜Ｒ５は、入力値に対してＲｅｌｕ関数を適用し、Ｒｅｌｕ関数の適用により得られた出力値をコンボリューション層４０２−Ｃ２〜Ｃ６に出力する。

コンボリューション層４０２−Ｃ６は、畳み込み演算の結果を出力層４０３に出力し、出力層４０３は、Ｃｈ１として推定ＲＳＳＩ行列を出力し、Ｃｈ２として推定ＰＥＲ行列を出力する（ステップＳａ５）。

損失関数計算判定部４０５の損失関数計算部４１０は、出力層４０３が出力する推定ＲＳＳＩ行列と、実測ＲＳＳＩ行列との誤差及び出力層４０３が出力する推定ＰＥＲ行列と、教師情報として与えられる実測ＰＥＲ行列との誤差を予め定められる損失関数に基づいて損失値として算出する。

損失関数計算判定部４０５の判定部４１１は、損失値が、損失値の閾値未満であるか、または、反復回数パラメータ「ｎ」が、予め定められる反復回数上限値「Ｎ」に等しいか否かを判定することにより、学習処理を継続するか否かを判定する（ステップＳａ６）。判定部４１１は、損失値が、損失値の閾値未満であるか、または、反復回数パラメータ「ｎ」が、反復回数上限値「Ｎ」に等しい場合、学習処理を継続しないと判定し、（ステップＳａ６、Ｙｅｓ）、学習処理を終了する。

一方、判定部４１１は、損失値が、損失値の閾値以上であるか、または、反復回数パラメータ「ｎ」が、反復回数上限値「Ｎ」に等しくない場合、学習処理を継続すると判定する（ステップＳａ６、Ｎｏ）。判定部４１１は、反復回数パラメータ「ｎ」に１を加え、損失値を荷重更新部４０６に出力する。

荷重更新部４０６は、関係性情報記憶部４０７に記憶されている重み係数と、損失値に基づいて新たな重み係数を算出し、関係性情報記憶部４０７に記憶されている重み係数を、算出した新たな重み係数に書き換えて、重み係数の更新を行う（ステップＳａ７）。荷重更新部４０６は、重み係数の更新を行った後、データ選択指示情報を情報選択部２０に出力する。

情報選択部２０は、データ選択指示情報を受けると、ステップＳａ２の処理を再び行う。すなわち、情報選択部２０は、次の学習処理において適用する学習用の送信アンテナ座標情報を選択し、選択した学習用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とを読み出して事前処理部３０に出力する。また、情報選択部２０は、選択した学習用の送信アンテナ座標情報に対応する教師情報を情報記憶部１０から読み出して関係性推定部４０に出力する。

このようにして、学習処理が繰り返し行われ、学習処理が終了すると、関係性情報記憶部４０７は、荷重更新部４０６が算出した学習済みの重み係数、すなわち入力情報と教師情報との関係性を示す関係性情報を記憶する。

（第１の実施形態の電波環境推定装置による推定処理）
次に、図２１から図２４を参照しつつ第１の実施形態の電波環境推定装置１による推定処理の流れについて説明する。図２１は、電波環境推定装置１による推定処理の流れを示すフローチャートである。

外部より推定モードを示すモード指定情報と、選択規範指示情報とが与えられる。外部から推定モードを示すモード指定情報が与えられると関係性推定部４０のスイッチ４０４は、出力層４０３の出力端を事後処理部５０に接続する端子に接続するように切り替えを行う。

事後処理部５０のスイッチ５００は、選択規範指示情報にしたがって、スイッチ５００の入力端を、選択規範指示情報に応じたいずれか１つの評価関数計算部５０１−１〜Ｎに接続する出力端に接続するように切り替えを行う。

ここでは、例えば、選択規範指示情報が示す選択規範が、「複数存在する受信アンテナを備えるＩｏＴ機器の中で受信電力が最小のＩｏＴ機器の受信電力を最大化するＡＰの位置を最適なＡＰの設置位置として選択する」選択規範であるとする。また、当該選択規範に対応するものが評価関数計算部５０１−１であるとする。したがって、スイッチ５００は、選択規範指示情報にしたがって、入力端を評価関数計算部５０１−１に接続する出力端に接続するように切り替えを行う（ステップＳｃ１）。

情報選択部２０は、推定モードを示すモード指定情報を受けて、情報記憶部１０が記憶する全ての評価用の送信アンテナ座標情報を読み出す。情報選択部２０は、情報記憶部１０が記憶する受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とを読み出す。情報選択部２０は、読み出した評価用の送信アンテナ座標情報を１つずつ選択して、選択した評価用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とを事前処理部３０に出力することを全て評価用の送信アンテナ座標情報について繰り返し行う（ステップＳｃ２）。また、情報選択部２０は、選択した順に評価用の送信アンテナ座標情報を事後処理部５０にも出力する（ステップＳｃ３）。

ステップＳｃ２の処理は、例えば、図２２に示すように、情報記憶部１０が、評価用の送信アンテナ座標情報として、ｒ_１〜ｒ_ｍのｍ個を予め記憶している場合、情報選択部２０は、ｍ個の評価用の送信アンテナ座標情報ｒ_１〜ｒ_ｍの各々について、評価用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とを事前処理部３０にｍ回繰り返して出力する。情報選択部２０は、読み出した評価用の送信アンテナ座標情報ｒ_１〜ｒ_ｍを事後処理部５０にも出力する。

ステップＳｃ４及びステップＳｃ５において、図７に示したステップＳａ３とステップＳａ４と同一の処理が、事前処理部３０により、評価用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とに対して行われる。これにより、図２２に示すように、事前処理部３０は、ｒ_１〜ｒ_ｍのｍ個の評価用の送信アンテナ座標情報に対応するｍ通りのプリプロセッシング行列、すなわちｍ個の送受信アンテナ間減衰行列と、ｍ個の送受信アンテナ間位相行列を生成して関係性推定部４０に出力する。

関係性推定部４０の構成は、推定モードを示すモード指定情報によって、スイッチ４０４が接続先を切り替えることにより、図２３に示すような内部構成となる。関係性推定部４０は、ｍ通りのプリプロセッシング行列からｍ通りの電波環境行列を推定する推定処理を行う。すなわち、関係性推定部４０の入力層４０１は、事前処理部３０が出力する送受信アンテナ間減衰行列をＣｈ１の入力情報として、送受信アンテナ間位相行列をＣｈ２の入力情報としてｍ回繰り返して取り込みを行い、取り込んだ入力情報を中間層４０２に出力する。

中間層４０２におけるコンボリューション層４０２−Ｃ１〜Ｃ６の各々は、関係性情報記憶部４０７が記憶する学習済みの重み係数を用いて、送受信アンテナ間減衰行列と、送受信アンテナ間位相行列とに対して畳み込み演算を行う。

コンボリューション層４０２−Ｃ１〜Ｃ５の各々は、畳み込み演算の結果を各々の次段のＲｅｌｕ部４０２−Ｒ１〜Ｒ５に出力し、Ｒｅｌｕ部４０２−Ｒ１〜Ｒ５は、入力値に対してＲｅｌｕ関数を適用し、Ｒｅｌｕ関数の適用により得られた出力値をコンボリューション層４０２−Ｃ２〜Ｃ６に出力する。

コンボリューション層４０２−Ｃ６は、畳み込み演算の結果を出力層４０３に出力し、出力層４０３は、Ｃｈ１として推定ＲＳＳＩ行列を出力し、Ｃｈ２として推定ＰＥＲ行列を出力する。関係性推定部４０は、ｍ通りのプリプロセッシング行列に対応するｍ通りの推定した電波環境行列、すなわちｍ個の推定ＲＳＳＩ行列と、ｍ個の推定ＰＥＲ行列とを生成して事後処理部５０に出力する（ステップＳｃ６）。

外部から与えられた選択規範指示情報に基づいて選択されている評価関数計算部５０１−１は、図２４に示すように、評価用の送信アンテナ座標情報ｒ_１〜ｒ_ｍに対応する推定ＲＳＳＩ行列と、推定ＰＥＲ行列とを取り込む。

選択規範指示情報によって示されている選択規範は、上述したように、複数存在する受信アンテナを備えるＩｏＴ機器の中で受信電力が最小のＩｏＴ機器の受信電力を最大化するＡＰの位置を最適なＡＰの設置位置として選択する選択規範である。そのため、評価関数計算部５０１−１には、例えば、推定ＲＳＳＩ行列の要素である受信強度値（ＲＳＳＩ）から受信電力値を算出する評価関数が適用される。

評価関数計算部５０１−１は、評価関数を適用して推定ＲＳＳＩ行列から受信アンテナ座標情報ごとの受信電力値を評価値として算出し、算出した受信アンテナ座標情報ごとの受信電力値と、評価用の送信アンテナ座標情報とを対応付ける。評価関数計算部５０１−１が、複数の評価用の送信アンテナ座標情報に対応する全ての推定ＲＳＳＩ行列について評価関数を適用することにより、評価用の送信アンテナ座標情報ごとに、受信アンテナ座標情報の各々に対応する評価値が得られることになる。

評価関数計算部５０１−１は、最小の受信電力値になる受信アンテナ座標情報を検出する。評価関数計算部５０１−１は、検出した受信アンテナ座標情報に対応する受信電力値の中で最大の受信電力値を示す場合の評価用の送信アンテナ座標情報を検出する。評価関数計算部５０１−１は、検出した送信アンテナ座標情報を出力部５０２に出力する。出力部５０２は、評価関数計算部５０１−１が出力する送信アンテナ座標情報を取り込み、取り込んだ送信アンテナ座標情報を最適な送信アンテナの設置位置を示す最適ＡＰ座標情報として出力する（ステップＳｃ７）。

なお、選択規範指示情報が示す選択規範が「複数存在する受信アンテナを備えるＩｏＴ機器の中でＰＥＲが最大のＩｏＴ機器、すなわち最もパケットエラーが起こる確率が高いＩｏＴ機器のＰＥＲを最小化するＡＰの位置を最適なＡＰの設置位置として選択する」という選択規範が与えられている場合、ステップＳｃ７の処理は以下のようになる。

評価関数計算部５０１−１には、例えば、推定ＰＥＲ行列に含まれる受信アンテナ座標情報ごとのＰＥＲを評価値として読み出す評価関数が適用される。評価関数計算部５０１−１は、評価関数を適用して推定ＰＥＲ行列から受信アンテナ座標情報ごとのＰＥＲを評価値として読み出し、読み出した評価値と、評価用の送信アンテナ座標情報とを対応付ける。評価関数計算部５０１−１が、複数の評価用の送信アンテナ座標情報に対応する全ての推定ＰＥＲ行列について評価関数を適用することにより、評価用の送信アンテナ座標情報ごとに、受信アンテナ座標情報の各々に対応する評価値が得られることになる。

評価関数計算部５０１−１は、最大のＰＥＲになる受信アンテナ座標情報を検出する。評価関数計算部５０１−１は、検出した受信アンテナ座標情報に対応するＰＥＲの中から最小のＰＥＲを検出し、検出した最小のＰＥＲに対応付けられている評価用の送信アンテナ座標情報を検出する。評価関数計算部５０１−１は、検出した送信アンテナ座標情報を出力部５０２に出力する。出力部５０２は、評価関数計算部５０１−１が出力する送信アンテナ座標情報を取り込み、取り込んだ送信アンテナ座標情報を最適な送信アンテナの設置位置を示す最適ＡＰ座標情報として出力する。

図２５において、図２５（ａ）は、シミュレーション結果により得られた推定ＲＳＳＩ行列のヒートマップを示す図であり、図２５（ｂ）は、実測ＲＳＳＩ行列のヒートマップを示す図である。シミュレーションの条件は、以下の通りである。９個の異なる学習用の送信アンテナ座標情報を選択し、選択した９個の学習用の送信アンテナ座標情報から１００個のパケットを送信して生成した９００個の送受信アンテナ間減衰行列と送受信アンテナ間位相行列を教師情報として学習処理を行った。また、評価用の送信アンテナ座標情報は、学習用の送信アンテナ座標情報と別の座標情報を与えた。図２５（ａ），（ｂ）に示すヒートマップの差分の絶対値は４．５ｄＢの誤差であり、第１の実施形態の電波環境推定装置１により良好な推定を行うことができていることが分かる。

なお、上記の第１の実施形態の構成では、位相計算部３０２は、１回の反射のみを考慮して送受信アンテナ間位相行列を生成していたが、例えば、図２６（ｂ）に示すように、２回の反射を考慮した送受信アンテナ間位相行列を生成するようにしてもよい。

例えば、２回の反射を考慮する場合、位相計算部３０２は、合成受信強度値を以下のようにして算出する。まず、図２６（ａ）に示す１回の反射のみを対象として合成受信強度値を算出する。例えば、反射点４０００−ｋ１，４０００−ｋ２，４０００−ｋ３の各々を経由して受信アンテナ座標３０００−ｋに到達する電波の受信強度値が自由空間伝搬損失によってそれぞれβ_１，β_２，β_３になっており、位相回転量がそれぞれΨ_１，Ψ_２，Ψ_３になっていたとする。この場合、合成受信強度値σ_１は、次式（７）となる。

σ_１＝β_１ｅｘｐ（ｊΨ_１）＋β_２ｅｘｐ（ｊΨ_２）＋β_３ｅｘｐ（ｊΨ_３）・・・（７）

次に、図２６（ｂ）に示す２回の反射のみを対象として合成受信強度値を算出する。例えば、反射点４０００−ｋ４及び４０００−ｋ５、並びに反射点４０００−ｋ６，４０００−ｋ７の各々を経由して受信アンテナ座標３０００−ｋに到達する電波の受信強度値が自由空間伝搬損失によってそれぞれβ_４，β_５となっており、位相回転量がそれぞれΨ_４，Ψ_５になっていたとする。この場合、合成受信強度値σ_２は、次式（８）となる。

σ_２＝β_４ｅｘｐ（ｊΨ_４）＋β_５ｅｘｐ（ｊΨ_５）・・・（８）

したがって、位相計算部３０２は、１回の反射と、２回の反射の両方を考慮した場合の合成受信強度値σを、次式（９）の通り算出する。

σ＝σ_１＋σ_２＝β_１ｅｘｐ（ｊΨ_１）＋β_２ｅｘｐ（ｊΨ_２）＋β_３ｅｘｐ（ｊΨ_３）＋β_４ｅｘｐ（ｊΨ_４）＋β_５ｅｘｐ（ｊΨ_５）・・・（９）

マルチパスは、直接波と間接波によって構成されるが、間接波は、上述した反射波以外に、回折波や透過波を存在する。そこで、送受信アンテナ間位相行列の要素として、図２７に示すような回折波や、図２８に示す透過波を適用するようにしてもよい。

図２７に示す回折波の場合、送信アンテナ座標２０００−ｋの位置から受信アンテナ座標３０００−ｋの位置までの間の距離が直線でなく、曲線になる。そのため、位相計算部３０２は、曲線の長さを伝搬距離として自由空間伝搬損失量を算出し、算出した自由空間伝搬損失量に基づいて受信アンテナ座標３０００−ｋにおける受信強度値を算出する。

また、図２８に示す透過波の場合、送信アンテナ座標２０００−ｋの位置から受信アンテナ座標３０００−ｋの位置までの間に符号８００ｐ３で示す障害物が存在する。そのため、位相計算部３０２は、送信アンテナ座標２０００−ｋの位置から受信アンテナ座標３０００−ｋの位置までの直線距離に基づく自由空間伝搬損失量を算出すると共に、符号８００ｐ３により示す障害物を透過したことによる減衰量を算出する。位相計算部３０２は、算出した自由空間伝搬損失量と減衰量とに基づいて受信アンテナ座標３０００−ｋにおける受信強度値を算出する。

また、送受信アンテナ間位相行列の要素として、上記の１回反射波、２回反射波、回折波、または透過波を任意に組み合わせた合成受信強度値を要素としてもよい。また、直接波と、上記の１回反射波、２回反射波、回折波、または透過波を任意に組み合わせた合成受信強度値を送受信アンテナ間位相行列の要素としてもよい。

また、上記の第１の実施形態の構成では、図８に示した位相計算部３０２による送受信アンテナ間位相行列生成処理において２重ループの処理、すなわちループＬｂ２ｓ〜Ｌｂ２ｅに示す複数の数式について繰り返す処理を、ループＬｂ１ｓ〜Ｌｂ１ｅに示す全ての受信アンテナ座標情報について繰り返す処理の中で行う処理としているが、ループＬｂ２ｓ〜Ｌｂ２ｅとループＬｂ１ｓ〜Ｌｂ１ｅの関係を逆にして、ステップＳｂ３の処理を２重ループの処理が終了した後に行うようにしてもよい。

また、上記の第１の実施形態の構成では、関係性推定部４０に対して、教師情報として、実測ＲＳＳＩ行列と実測ＰＥＲ行列とを与えて学習処理を行わせるようにしているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。受信アンテナの位置において実測が可能な電波の受信状態を示す情報であればどのような情報であってもよく、実測ＲＳＳＩ行列及び実測ＰＥＲ行列に替えて、実測したスループットの値を要素とする実測スループット行列、実測したＢＥＲ（Bit Error Ratio）の値を要素とする実測ＢＥＲ行列、遅延プロファイルの情報、実測したＳＮＲ（Signal-to-Noise Ratio）の値を要素とする実測ＳＮＲ行列、実測したＳＩＮＲ（Signal to Interference plus Noise Ratio）の値を要素とする実測ＳＩＮＲ行列、実測したＣＮＲ（Carrier to Noise Ratio）の値を要素とする実測ＣＮＲ行列、実測したＣＩＮＲ（Carrier to Interference and Noise Ratio）の値を要素とする実測ＣＩＮＲ行列のいずれか又は全てを与えるようにしてもよい。その場合、実測ＲＳＳＩ行列、実測ＰＥＲ行列、実測スループット行列、実測ＢＥＲ行列、遅延プロファイル、実測ＳＮＲ行列、実測ＳＩＮＲ行列、実測ＣＮＲ行列、実測ＣＩＮＲ行列の中からいずれか２つを任意に組み合わせた情報を教師情報としてもよい。また、実測ＲＳＳＩ行列、実測ＰＥＲ行列、実測スループット行列、実測ＢＥＲ行列、遅延プロファイル、実測ＳＮＲ行列、実測ＳＩＮＲ行列、実測ＣＮＲ行列及び実測ＣＩＮＲ行列の３つ以上を含む情報を教師情報としてもよく、実測ＲＳＳＩ行列、実測ＰＥＲ行列、実測スループット行列、実測ＢＥＲ行列、遅延プロファイル、実測ＳＮＲ行列、実測ＳＩＮＲ行列、実測ＣＮＲ行列及び実測ＣＩＮＲ行列のいずれか１つを教師情報としてもよい。推定モードにおいては、関係性推定部４０は、教師情報として与えた行列に対応する行列を推定結果として事後処理部５０に出力する。そのため、事後処理部５０は、関係性推定部４０が出力する推定結果に応じて評価値を算出することができる評価関数が適用された評価関数計算部５０１−１〜Ｎを備えておく必要がある。

また、上記の第１の実施形態の構成では、関係性推定部４０に対して、入力情報として、送受信アンテナ間減衰行列と送受信アンテナ間位相行列を与えて学習処理を行わせるようにしているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。入力情報として送受信アンテナ間位相行列のみを与えるようにしてもよい。この場合に与える教師情報についても、第１の実施形態の実測ＲＳＳＩ行列及び実測ＰＥＲ行列に限られず、上述したように、実測ＲＳＳＩ行列、実測ＰＥＲ行列、実測スループット行列、実測ＢＥＲ行列、遅延プロファイル、実測ＳＮＲ行列、実測ＳＩＮＲ行列、実測ＣＮＲ行列及び実測ＣＩＮＲ行列の中からいずれか２つを任意に組み合わせた情報を教師情報として与えてもよく、実測ＲＳＳＩ行列、実測ＰＥＲ行列、実測スループット行列、実測ＢＥＲ行列、遅延プロファイル、実測ＳＮＲ行列、実測ＳＩＮＲ行列、実測ＣＮＲ行列及び実測ＣＩＮＲ行列の３つ以上を含む情報を教師情報として与えてもよく、実測ＲＳＳＩ行列、実測ＰＥＲ行列、実測スループット行列、実測ＢＥＲ行列、遅延プロファイル、実測ＳＮＲ行列、実測ＳＩＮＲ行列、実測ＣＮＲ行列及び実測ＣＩＮＲ行列のいずれか１つを教師情報として与えるようにしてもよい。

また、上記の第１の実施形態の構成では、関係性推定部４０のニューラルネットワーク部４００は、３次元のニューラルネットワークを備えるようにしているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。例えば、上記のように送受信アンテナ間位相行列のみを入力情報として与える場合、２次元のニューラルネットワークとしてもよく、また、送受信アンテナ間減衰行列や送受信アンテナ間位相行列を２次元の情報に整形したり、１次元の情報に整形したりすることにより、１次元のニューラルネットワークや２次元のニューラルネットワークを備えるニューラルネットワーク部４００を適用することも可能である。

また、上記の第１の実施形態の構成では、関係性推定部４０のニューラルネットワーク部４００の中間層４０２は、Ｒｅｌｕ関数を適用するＲｅｌｕ部４０２−Ｒ１〜Ｒ５を備えているが、Ｒｅｌｕ部４０２−Ｒ１〜Ｒ５に替えて、ステップ関数、線形結合、シグモイド関数、ソフトサイン関数、ソフトプラス関数等の他の活性化関数に基づく演算を行う機能部を備えるようにしてもよい。

また、上記の第１の実施形態の構成では、受信アンテナを設置する範囲として、例えば、図２に示した四辺形９００の領域を示したが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。四辺形に限らず、任意の形状であってもよい。関係性推定部４０において学習処理に用いることができるのは、実測ＲＳＳＩや実測ＰＥＲを教師情報として与えることができる受信アンテナ座標に限られるため、ＲＳＳＩやＰＥＲの実測が可能な位置のみを受信アンテナ座標としてもよい。

また、上記の第１の実施形態の構成では、関係性推定部４０は、機械学習により入力情報である送受信アンテナ間減衰行列及び送受信アンテナ間位相行列と、教師情報である実測ＲＳＳＩ行列及び実測ＰＥＲ行列との関係性を示す情報を生成する構成となっているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。機械学習以外の手法、例えば、決定論的アルゴリズムによって、入力情報と教師情報との関係性を示す関係性情報を生成するようにしてもよい。

また、上記の第１の実施形態の構成では、推定する電波環境として、例えば、ＸＹ座標で表す２次元平面を対象としているが、ＸＹＺ座標で表す３次元空間を対象としてもよい。
また、上記の第１の実施形態の構成では、事後処理部５０による処理を実行せずに、関係性推定部４０が、任意の位置に送信アンテナを置いた場合の電波の強さのヒートマップを推定するように構成されてもよい。このように構成される場合、関係性推定部４０は、評価用の送信アンテナ座標情報と、生成した関係性情報とに基づいて電波の受信状態を示す情報を算出することによって電波の強さのヒートマップを推定する。

上記の第１の実施形態の構成により、電波環境推定装置１において、事前処理部３０は、電波を送信する送信アンテナの位置を示す送信アンテナ座標情報と、電波を受信する受信アンテナの位置を示す受信アンテナ座標情報と、電波の伝搬を障害する障害物がレイアウトされている位置を示すレイアウト情報とに基づいて障害物によって生じる電波の間接波を合成した際の合成受信強度値を、間接波の位相又は伝搬距離を考慮して、受信アンテナ座標情報ごとに算出する。関係性推定部４０は、送信アンテナ座標情報に対応する受信アンテナ座標情報ごとの合成受信強度値を入力情報とし、当該送信アンテナが出力する電波を受信アンテナの位置において実測した電波の受信状態を示す情報を教師情報とし、入力情報と教師情報との関係性を示す関係性情報を生成する。関係性推定部４０は、評価用の送信アンテナ座標情報と、生成した関係性情報とに基づいて電波の受信状態を示す情報を算出することによって電波の強さのヒートマップを推定する。これにより、任意の位置に送信アンテナを置いた場合であってもヒートマップを推定することができる。そのため、障害物の数に関わらず一定の計算時間で、間接波の影響を考慮しつつ、電波の強さを推定することが可能となる。

また、上記の第１の実施形態の構成により、電波環境推定装置１において、事前処理部３０は、電波を送信する送信アンテナの位置を示す送信アンテナ座標情報と、電波を受信する受信アンテナの位置を示す受信アンテナ座標情報と、電波の伝搬を障害する障害物がレイアウトされている位置を示すレイアウト情報とに基づいて障害物によって生じる電波の間接波を合成した際の合成受信強度値を、間接波の位相又は伝搬距離を考慮して、受信アンテナ座標情報ごとに算出する。関係性推定部４０は、送信アンテナ座標情報に対応する受信アンテナ座標情報ごとの合成受信強度値を入力情報とし、当該送信アンテナが出力する電波を受信アンテナの位置において実測した電波の受信状態を示す情報を教師情報とし、入力情報と教師情報との関係性を示す関係性情報を生成する。関係性推定部４０は、評価用の送信アンテナ座標情報と、生成した関係性情報とに基づいて電波の受信状態を示す情報を算出する。事後処理部５０は、電波の受信状態を示す情報に基づいて評価用の送信アンテナの位置の評価を行う。これにより、障害物の数に関わらず一定の計算時間で、間接波の影響を考慮しつつ、最適な送信アンテナの設置位置を推定することが可能となる。

上述したように、電波が伝搬する際に反射等によって間接波が発生してマルチパスの状態になると受信アンテナが受信する電波において同相と逆相の合成が発生する。そのため、受信アンテナが受信する電波の受信強度の変化は、単調減衰とはならず振動的になる。そこで、第１の実施形態による電波環境推定装置１では、精度よく電波の受信強度を推定するため、電波の位相情報に着目した電波環境の推定を行うようにしている。

伝搬環境の画像情報のみを機械学習の入力情報としても、電波の位相情報が含まれていないため、マルチパス環境における電波の同相合成や逆相合成に起因する電波の強め合いや落ち込みを学習結果に反映することができない。そこで、電波環境推定装置１では、事前処理部３０が、反射等によって生じる主たる間接波の受信強度値と位相回転量の合成結果を行列化して送受信アンテナ間位相行列として生成する事前処理を行う。事前処理部３０が生成した送受信アンテナ間位相行列を入力情報とし、受信アンテナの位置において実測した電波の受信状態を示す情報を教師情報として、関係性推定部４０が、機械学習の手法による学習処理を行うことで、位相情報を考慮した高精度な学習処理を行うことが可能となる。また、事前処理部３０の位相計算部３０２は、間接波が反射波の場合、反射波の伝搬距離を、楕円関数を用いて低演算量で算出することにより演算時間の短縮を行うことを可能としている。

非特許文献１に示す技術では、電波環境の推定対象である実空間を１次元の情報に整形しているため、空間的な特徴情報を考慮した電波環境の推定を行う構成を備えていない。これに対して、電波環境推定装置１の関係性推定部４０のニューラルネットワーク部４００は、３次元のニューラルネットワークを備えているため、空間的な特徴情報を含んだ入力情報を取り込んで、空間的な特徴情報を含んだ学習処理を行うことを可能としている。

また、１次元のニューラルネットワークに比べて、２次元や３次元のニューラルネットワークは、学習処理や推定処理において複数回の畳み込み演算を行うため、入力情報に対して適切な事前処理を行っておかないと膨大な演算時間が必要となる。これに対して、電波環境推定装置１では、事前処理部３０が、送受信アンテナ間減衰行列と送受信アンテナ間位相行列という空間的な電波の特徴情報を抽出する事前処理を行っており、それにより入力情報の要素数の低減が図られているため演算時間を短縮することが可能となっている。

演算時間の観点について、伝搬環境を推定するレイトレースの手法では、上述したように、対象範囲に存在する障害物の全ての伝搬経路の反射や透過を計算していくため、障害物の数の増大に応じて伝搬経路の数が指数関数的に増大する。そのため、建物等の構造によっては、計算に要する時間が、非常に長くなってしまうという問題がある。これに対して、電波環境推定装置１では、学習処理により学習済みの重み係数を生成した後は、障害物の数に依存せずに一定時間で推定処理を行うことが可能となる。更に、電波環境推定装置１では、事前処理部３０により電波の伝搬環境に存在する特徴情報を抽出した上で演算を行うため、レイトレースに比べて短時間で推定を行うことを可能としている。一例として、レイトレースのソフトウェアＸＧｔｄによって推定に数時間を要する伝搬環境の場合、電波環境推定装置１では、数分で処理することを可能としている。

また、上記の第１の実施形態の構成では、ＡＰの送信アンテナと、ＩｏＴ機器の受信アンテナとを対象として、最適な送信アンテナの設置位置、すなわち最適なＡＰの設置位置を選択する構成としているが、無線通信の電波の伝搬は送受信で対称性がある。そのため、ＡＰからＩｏＴ機器に電波を送信して、ＩｏＴ機器において受信する電波の受信強度値が低ければ、逆に、ＩｏＴ機器からＡＰに電波を送信した場合に、ＡＰにおいて受信する電波の受信強度値も同様に低くなる。したがって、逆の関係も成立するため、電波環境推定装置１によって、ＩｏＴ機器の送信アンテナと、ＡＰの受信アンテナを対象として、最適な送信アンテナの設置位置、すなわち最適なＩｏＴ機器の設置位置を選択するようにしてもよい。

（第２の実施形態）
図２９は、第２の実施形態による電波環境推定装置２の構成を示すブロック図である。第１の実施形態の電波環境推定装置１と同一の構成について同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。電波環境推定装置２は、情報記憶部１０ａ、情報選択部２０ａ、事前処理部３０、関係性推定部４０及び事後処理部５０ａを備える。

第１の実施形態の電波環境推定装置１では、関係性推定部４０が出力した推定ＲＳＳＩ行列と推定ＰＥＲ行列とに基づいて、評価関数計算部５０１−１〜Ｎが、予め定められる評価関数と評価条件とに基づいて、最適ＡＰ座標情報を求める構成になっていた。これに対して、第２の実施形態の電波環境推定装置２は、推定ＲＳＳＩ行列と推定ＰＥＲ行列と、最適ＡＰ座標情報との関係を機械学習の手法によって学習処理を行う構成を備える。

そのため、事後処理部５０ａは、例えば、図４に示した関係性推定部４０の内部構成と同様の内部構成を備えており、入力情報として、関係性推定部４０が出力する推定ＲＳＳＩ行列及び推定ＰＥＲ行列が与えられ、教師情報として、実測ＲＳＳＩ行列及び実測ＰＥＲ行列に替えて、予め定められる学習用の最適な送信アンテナの設置位置を示す最適ＡＰ座標情報が与えられる。

学習用の最適ＡＰ座標情報は、例えば、以下のようにして選択する。事前処理部３０は、学習用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とに基づいて、送受信アンテナ間減衰行列及び送受信アンテナ間位相行列を生成する。関係性推定部４０は、事前処理部３０が生成した送受信アンテナ間減衰行列及び送受信アンテナ間位相行列に基づいて推定ＲＳＳＩ行列及び推定ＰＥＲ行列を生成する。

すなわち、学習用の送信アンテナ座標情報ごとに、推定ＲＳＳＩ行列及び推定ＰＥＲ行列が得られることになる。したがって、複数の学習用の送信アンテナ座標情報から、各々に対応する複数の推定ＲＳＳＩ行列及び複数の推定ＰＥＲ行列が得られることになる。

第１の実施形態において説明した選択規範のうちいずれか１つの選択規範を選択し、選択した選択規範に応じて複数の学習用の送信アンテナ座標情報の中から最適な送信アンテナの設置位置となる座標情報を、例えば、実測結果に基づいて予め検出する。検出した学習用の送信アンテナ座標情報を、学習用の最適ＡＰ座標情報として選択する。情報記憶部１０ａは、第１の実施形態の情報記憶部１０が記憶する情報に加えて、上記のようにして選択した学習用の最適ＡＰ座標情報を予め記憶する。

電波環境推定装置２による処理は以下のようにして行われる。第１モード指定情報は、第１の実施形態におけるモード指定情報に対応しており、最初に、学習モードを示す第１モード指定情報が情報選択部２０ａと関係性推定部４０に与えられる。これにより、関係性推定部４０は、第１の実施形態と同様に、送受信アンテナ間減衰行列及び送受信アンテナ間位相行列と、実測ＲＳＳＩ行列及び実測ＰＥＲ行列との関係性を推定する機械学習の手法による学習処理を開始する。

関係性推定部４０による学習処理が終了すると、推定モードを示す第１モード指定情報
が情報選択部２０ａと関係性推定部４０に与えられ、学習モードを示す第２モード指定情報が情報選択部２０ａと事後処理部５０ａに与えられる。

情報選択部２０ａは、第１モード指定情報が推定モードであり、第２モード指定情報が学習モードであるため、事前処理部３０に対して、学習用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とを出力する。また、情報選択部２０ａは、情報記憶部１０ａから学習用の最適ＡＰ座標情報を読み出して事後処理部５０ａに出力する。

事前処理部３０は、学習用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とに基づく送受信アンテナ間減衰行列及び送受信アンテナ間位相行列を生成して関係性推定部４０に出力する。関係性推定部４０は、事前処理部３０が出力する送受信アンテナ間減衰行列及び送受信アンテナ間位相行列に基づいて推定ＲＳＳＩ行列と推定ＰＥＲ行列を生成して事後処理部５０ａに出力する。

事後処理部５０ａは、関係性推定部４０が出力する推定ＲＳＳＩ行列と推定ＰＥＲ行列とを入力情報として取り込み、情報選択部２０ａが出力する最適ＡＰ座標情報を含む教師情報を用いて機械学習の手法による学習処理を行う。学習処理を繰り返し行う場合、データ選択指示情報を情報選択部２０ａに出力する。

事後処理部５０ａによる学習処理が終了すると、推定モードを示す第１モード指定情報
が情報選択部２０ａと関係性推定部４０に与えられ、推定モードを示す第２モード指定情報が情報選択部２０ａと事後処理部５０ａに与えられる。情報選択部２０ａは、第１モード指定情報及び第２モード指定情報の両方が推定モードであるため、事前処理部３０に対して、評価用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とを出力する。

事前処理部３０は、評価用の送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットと、レイアウト情報とに基づいて、評価用の送信アンテナ座標情報に対応する送受信アンテナ間減衰行列及び送受信アンテナ間位相行列を生成して出力する。第１の実施形態の図２１に示したステップＳｃ２の通り、評価用の送信アンテナ座標情報は複数存在するため、事前処理部３０は、複数の評価用の送信アンテナ座標情報に対応する複数の送受信アンテナ間減衰行列及び複数の送受信アンテナ間位相行列を生成して出力する。

関係性推定部４０は、学習処理によって得らえた学習済みの重み係数を複数の送受信アンテナ間減衰行列及び複数の送受信アンテナ間位相行列に適用して複数の推定ＲＳＳＩ行列及び複数の推定ＰＥＲ行列を生成して出力する。事後処理部５０ａは、学習処理によって得られた入力情報と教師情報との関係性を示す関係性情報である学習済みの重み係数を複数の推定ＲＳＳＩ行列及び複数の推定ＰＥＲ行列に適用して最適ＡＰ座標情報を出力する。

なお、上記の第２の実施形態の構成では、入力情報が、推定ＲＳＳＩ行列及び推定ＰＥＲ行列の両方を含むようにしているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。ＲＳＳＩのみから最適ＡＰ座標情報を求めることが可能な選択規範が選択された場合、入力情報として推定ＲＳＳＩ行列を与えるようにしてもよい。また、ＰＥＲのみから最適ＡＰ座標情報を求めることが可能な選択規範が選択された場合、入力情報として推定ＰＥＲ行列を与えるようにしてもよい。また、関係性推定部４０において、推定ＲＳＳＩ行列や推定ＰＥＲ行列以外の他の電波の受信状態を示す情報、例えば、推定スループット行列等を出力するように学習処理が行われた場合、当該他の電波の受信状態を示す情報を入力情報として与えるようにしてもよい。

上記の第２の実施形態の構成により、事後処理部５０ａが、機械学習の手法による学習処理によって、入力情報である推定ＲＳＳＩ行列、推定ＰＥＲ行列等の電波の受信状態を示す情報と、教師情報である学習用の最適ＡＰ座標情報との関係性を示す関係性情報を生成する。それにより、決定論的アルゴリズムである評価関数及び評価条件を用いることなく、複数の評価用の送信アンテナ座標情報の中から最適ＡＰ座標情報を選択することが可能となる。

（第３の実施形態）
図３０は、第３の実施形態による電波環境推定装置３の構成を示すブロック図である。第１の実施形態の電波環境推定装置１と同一の構成について同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。電波環境推定装置３は、情報記憶部１０、情報選択部２０、事前処理部３０、関係性推定部４０、事後処理部５０、見通し判定部６０、自由空間伝搬損計算部７０及び事後処理部５０ｂを備える。

無線通信は、一般的に、送受信間が見通しの状態（ＬＯＳ(Line of Sight)）の関係にある場合、直接波が支配的となり、受信アンテナが受信する電波の受信強度値は、自由空間伝搬損失に依存するため、自由空間伝搬損失から受信強度値を算出することができる。これに対して、送受信間が見通し外の状態（ＮＬＯＳ（Non Line of Sight））の関係にある場合、受信アンテナが受信する電波の受信強度値は、間接波が支配的となるため、自由空間伝搬損失のみから受信強度値を求めることが困難となる。そのため、第３の実施形態の電波環境推定装置３では、送受信間の見通しの状態に応じて処理を分ける構成を備える。

見通し判定部６０は、情報選択部２０が出力する送信アンテナ座標情報、受信アンテナ座標情報セット、レイアウト情報を取り込む。また、見通し判定部６０は、取り込んだ送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報セットに含まれる各々の受信アンテナ座標情報と、レイアウト情報とに基づいて、送受信間の直線の経路上の見通し状態を判定する。

見通し判定部６０は、送受信間の直線の経路上に障害物が存在しない場合、見通し状態として判定する。これに対して、見通し判定部６０は、例えば、第１の実施形態において示した図１１に示すような送受信間の直線の経路上に障害物が存在する状態の場合、送受信間が見通し外の状態として判定する。

見通し判定部６０は、送受信間が見通しの状態であると判定した場合、外部から推定モードを示すモード指定情報が与えられている場合、見通しの状態であると判定した送信アンテナ座標情報及び受信アンテナ座標情報と、レイアウト情報とを自由空間伝搬損計算部７０に出力する。なお、送受信間が見通しの状態であると判定した場合に、外部から学習モードを示すモード指定情報が与えられている場合、見通しの状態では学習を行う必要がないため、見通し判定部６０は、見通しの状態であると判定した送信アンテナ座標情報及び受信アンテナ座標情報と、レイアウト情報とを自由空間伝搬損計算部７０に出力しない。

自由空間伝搬損計算部７０は、事前処理部３０が備える自由空間伝搬損計算部３００と同様に、送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報とに基づいて、送受信間の直線経路を伝搬距離として自由空間伝搬損失量を算出する。また、自由空間伝搬損計算部７０は、算出した自由空間伝搬損失量に基づいて、受信アンテナ座標情報の位置において受信アンテナが受信する電波の受信強度値を算出する。また、自由空間伝搬損計算部７０は、算出した受信強度値を受信アンテナ座標情報の位置に基づいて縦横に並べて、送信アンテナ座標情報ごとのＲＳＳＩ行列を生成して事後処理部５０ｂに出力する。

事後処理部５０ｂは、図６に示す事後処理部５０が備える評価関数計算部５０１−１〜Ｎのうち、受信強度値のみを評価の対象とする評価関数が適用されている評価関数計算部５０１−１〜Ｎのみを備える。また、事後処理部５０ｂは、事後処理部５０と同様に、スイッチ５００及び出力部５０２を備える。

事後処理部５０ｂは、入力情報としてＲＳＳＩ行列のみが与えられる構成であるため、ＰＥＲのみを対象とする評価関数や、ＰＥＲと受信強度値（ＲＳＳＩ）の両方を対象とする評価関数を選択する選択規範指示情報が与えられた場合、評価関数を適応して評価値を算出することができない。

そのため、事後処理部５０ｂのスイッチ５００は、ＰＥＲのみを対象とする評価関数や、ＰＥＲと受信強度値（ＲＳＳＩ）の両方を対象とする評価関数を選択する選択規範指示情報が与えられた場合、スイッチ５００の入力端と、評価関数計算部５０１−１〜Ｎに接続する出力端との接続を行わない。受信強度値（ＲＳＳＩ）のみを対象とする評価関数を選択する選択規範指示情報が与えられた場合のみ、事後処理部５０ｂは、選択規範指示情報に応じた評価関数計算部５０１−１〜Ｎのいずれかを適用し、最適ＡＰ座標情報を出力する。

これに対して、見通し判定部６０は、送受信間が見通し外の状態であると判定した場合、モード指定情報の内容が学習モードであるか、推定モードであるかに関わらず、見通し外の状態であると判定した送信アンテナ座標情報及び受信アンテナ座標情報と、レイアウト情報とを事前処理部３０に出力する。これにより、第１の実施形態と同様に、事前処理部３０は、送受信アンテナ間減衰行列と送受信アンテナ間位相行列を生成して関係性推定部４０に出力する。

関係性推定部４０は、外部から学習モードのモード指定情報が与えられている場合、機械学習の手法による学習処理を行い、外部から推定モードのモード指定情報が与えられている場合、推定ＲＳＳＩ行列と推定ＰＥＲ行列を生成して事後処理部５０に出力する。事後処理部５０は、第１の実施形態と同様に、外部から与えられる選択規範指示情報に基づいて、評価関数計算部５０１−１〜Ｎのいずれかを適用し、最適ＡＰ座標情報を出力する。

上記の第３の実施形態の構成により、見通し判定部６０は、送信アンテナ座標情報と、受信アンテナ座標情報と、レイアウト情報とに基づいて、送信アンテナの位置と、受信アンテナの位置とを結ぶ直線の経路上に障害物が存在するか否かを判定する。見通し判定部６０が、障害物が存在すると判定した場合、事後処理部５０が、関係性推定部４０が算出した電波の受信状態を示す情報に基づいて評価用の送信アンテナの位置の評価を行い、見通し判定部６０が、障害物が存在しないと判定した場合、事後処理部５０ｂが、評価用の送信アンテナ座標情報が示す位置と受信アンテナの位置とを結ぶ直線の経路を伝搬する直接波の受信アンテナの位置における受信強度値を受信アンテナ座標情報ごとに算出し、算出した受信強度値に基づいて評価用の送信アンテナの位置の評価を行う。これにより、関係性推定部４０が関係性を示す関係性情報を生成するのに要する処理負荷を必要最低限に抑えることができ、更に、演算時間の低減を図ることが可能となる。

なお、上記の第３の実施形態では、事後処理部５０と、事後処理部５０ｂとを備える構成としているが、事後処理部５０と事後処理部５０ｂを一体の構成としてもよい。その場合、スイッチ５００は、２つの入力端を有することになり、一方の入力端には、関係性推定部４０が接続され、他方の入力端には自由空間伝搬損計算部７０が接続される構成となる。当該構成において、スイッチ５００は、関係性推定部４０が、推定ＲＳＳＩ行列と推定ＰＥＲ行列を出力する場合と、自由空間伝搬損計算部７０が受信強度値（ＲＳＳＩ）を出力する場合とに応じて各々に適切な評価関数計算部５０１−１〜Ｎに接続を行う切り替え処理を行うことになる。

上記の第３の実施形態の構成において、事後処理部５０に替えて、第２の実施形態の情報記憶部１０ａ、情報選択部２０ａ及び事後処理部５０ａを適用し、事後処理部５０ａに機械学習の手法による学習処理を行わせるようにしてもよい。

上記の各実施形態（第１の実施形態〜第３の実施形態）では、電波の受信状態を示す情報の教師情報として実測値を用いる構成を示したが、教師情報として用いる電波の受信状態を示す情報はこれに限定される必要はない。例えば、実測以外の方法で得られた電波の受信状態を示す情報が、教師情報として用いられてもよい。実測以外の方法で得られた電波の受信状態を示す情報は、例えば事前に、レイトレース等のシミュレーションにより求められたＲＳＳＩ、ＰＥＲ、スループット、ＢＥＲ、遅延プロファイル、ＳＮＲ、ＳＩＮＲ、ＣＮＲ、ＣＩＮＲ等の推定情報である。シミュレーションを使用する場合においても、関係性推定部４０では教師情報を使わないため、本発明の効果である、障害物の数に関わらず一定の計算時間で間接波の影響を考慮しつつ最適な送信アンテナの設置位置を推定できるという本発明の特長は損なわれない。

また、上記の各実施形態（第１の実施形態〜第３の実施形態）の構成では、例えば、図７に示すステップＳａ６の処理において、不等号を用いた判定処理を行っている。しかしながら、本発明は、当該実施の形態に限られるものではなく、「超過するか否か」、「未満であるか否か」、「以上であるか否か」、「以下であるか否かを」という判定処理は一例に過ぎず、閾値の定め方に応じて、ぞれぞれ「以上であるか否か」、「以下であるか否かを」、「超過するか否か」、「未満であるか否か」という判定処理に置き換えられてもよい。また、判定処理に用いた閾値についても、一例を示したものであり、それぞれにおいて異なる閾値が適用されてもよい。すなわち、上記の閾値判定処理については、判定対象の値が、閾値以上であるか否かを判定するようにしてもよい。

上述した実施形態における電波環境推定装置１，２，３をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…電波環境推定装置，１０…情報記憶部，２０…情報選択部，３０…事前処理部，４０…関係性推定部，５０…事後処理部

Claims (9)

1. 電波を送信する送信アンテナの位置を示す送信アンテナ座標情報と、前記電波を受信する受信アンテナの位置を示す受信アンテナ座標情報と、前記電波の伝搬を障害する障害物がレイアウトされている位置を示すレイアウト情報とに基づいて、前記障害物によって生じる前記電波の間接波を合成した際の合成受信強度値を、前記間接波の位相又は伝搬距離を考慮して前記受信アンテナ座標情報ごとに算出する事前処理ステップと、
   前記送信アンテナ座標情報に対応する前記受信アンテナ座標情報ごとの前記合成受信強度値を入力情報とし、当該送信アンテナが出力する前記電波を前記受信アンテナの位置において実測又は実測以外の方法で得られた電波の受信状態を示す情報を教師情報とし、前記入力情報と前記教師情報との関係性を示す関係性情報を生成する関係性情報生成ステップと、
   評価用の前記送信アンテナ座標情報と、生成した前記関係性情報とに基づいて前記電波の受信状態を示す情報を算出することによって前記電波の強さを推定する推定ステップと、
   を有する電波環境推定方法。
2. 前記推定ステップにおいて算出した前記電波の受信状態を示す情報に基づいて評価用の前記送信アンテナの位置の評価を行う事後処理ステップを更に有する、請求項１に記載の電波環境推定方法。
3. 前記送信アンテナ座標情報と、前記受信アンテナ座標情報と、前記レイアウト情報とに基づいて、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置とを結ぶ直線の経路上に前記障害物が存在するか否かを判定する見通し判定ステップを更に有し、
   前記事後処理ステップにおいて、
   前記見通し判定ステップが、前記障害物が存在すると判定した場合、前記推定ステップにおいて算出した前記電波の受信状態を示す情報に基づいて評価用の前記送信アンテナの位置の評価を行い、前記見通し判定ステップが、前記障害物が存在しないと判定した場合、評価用の前記送信アンテナ座標情報が示す位置と前記受信アンテナの位置とを結ぶ直線の経路を伝搬する直接波の前記受信アンテナの位置における受信強度値を前記受信アンテナ座標情報ごとに算出し、算出した前記受信強度値に基づいて評価用の前記送信アンテナの位置の評価を行う、請求項２に記載の電波環境推定方法。
4. 前記関係性情報生成ステップにおいて、
   前記入力情報と前記教師情報との関係性を示す関係性情報を機械学習の手段による学習処理により生成する、請求項２又は３に記載の電波環境推定方法。
5. 前記事後処理ステップにおいて、前記推定ステップが、複数の前記送信アンテナ座標情報と、生成した前記関係性情報とに基づいて算出する複数の前記電波の受信状態を示す情報と、予め定められる最適な前記送信アンテナの位置を示す前記送信アンテナ座標情報との関係性を示す関係性情報を機械学習の手段による学習処理により生成し、生成した前記関係性情報と、前記電波の受信状態を示す情報とに基づいて、複数の評価用の前記送信アンテナ座標情報の中から最適な前記送信アンテナ座標情報を出力するか、または、前記電波の受信状態を示す情報に対して予め定められる評価関数を適用して評価用の前記送信アンテナ座標情報ごとの評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、複数の評価用の前記送信アンテナ座標情報の中から最適な前記送信アンテナ座標情報を出力する、請求項２から４のいずれか一項に記載の電波環境推定方法。
6. 前記事前処理ステップにおいて、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置との直線の経路を伝搬する直接波の受信強度値を前記受信アンテナ座標情報ごとに算出し、
   前記関係性情報生成ステップにおいて、前記送信アンテナ座標情報に対応する前記受信アンテナ座標情報ごとの前記合成受信強度値に加えて、当該送信アンテナ座標情報に対応する前記受信アンテナ座標情報ごとの前記直接波の前記受信強度値を前記入力情報とする、請求項２から５のいずれか一項に記載の電波環境推定方法。
7. 前記実測で得られた電波の受信状態を示す情報とは、ＲＳＳＩの情報、ＰＥＲの情報、スループット情報、ＢＥＲの情報、遅延プロファイルの情報、ＳＮＲの情報、ＳＩＮＲの情報、ＣＮＲの情報、ＣＩＮＲの情報のいずれか１つ以上の情報である、請求項２から６のいずれか一項に記載の電波環境推定方法。
8. 前記事前処理ステップにおいて、前記間接波が、前記障害物によって生じる反射波である場合、前記送信アンテナの位置と前記受信アンテナの位置を焦点とし、円周が前記障害物に接する楕円に基づいて、前記反射波の伝搬距離を算出し、算出した前記伝搬距離に基づいて、前記反射波の前記受信アンテナの位置における自由空間伝搬損失量と位相回転量とを算出し、算出した前記自由空間伝搬損失量と前記位相回転量とに基づいて前記合成受信強度値を算出する、請求項２から７のいずれか一項に記載の電波環境推定方法。
9. 電波を送信する送信アンテナの位置を示す送信アンテナ座標情報と、前記電波を受信する受信アンテナの位置を示す受信アンテナ座標情報と、前記電波の伝搬を障害する障害物がレイアウトされている位置を示すレイアウト情報とに基づいて、前記障害物によって生じる前記電波の間接波を合成した際の合成受信強度値を、前記間接波の位相又は伝搬距離を考慮して前記受信アンテナ座標情報ごとに算出する事前処理部と、
   前記送信アンテナ座標情報に対応する前記受信アンテナ座標情報ごとの前記合成受信強度値を入力情報とし、当該送信アンテナが出力する前記電波を前記受信アンテナの位置において実測又は実測以外の方法で得られた電波の受信状態を示す情報を教師情報とし、前記入力情報と前記教師情報との関係性を示す関係性情報を生成し、評価用の前記送信アンテナ座標情報と、生成した前記関係性情報とに基づいて前記電波の受信状態を示す情報を算出することによって前記電波の強さを推定するする関係性推定部と、
   を備えることを特徴とする電波環境推定装置。