JP7192525B2 - 無線通信装置設置シミュレーション装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、無線通信装置設置シミュレーション装置及び方法に関する。

例えば、工場内等の所定空間に多数のセンサを設置し、無線通信によってデータ収集を行うＩｏＴ（Internet of Things）システム等の無線通信システムが提案されている。無線通信は、例えばＩｏＴデバイス等の無線通信装置の一例であるセンサに含まれる送信機と、例えば測位対象に装着された受信機との間で行われる。センサを設置する際には、所定空間内のレイアウトに応じて反射の影響、測位対象が移動する場合は測位対象の動きによる変動等を考慮することが望ましい。しかし、電波は目に見えないため、安定した検出結果が得られる所定空間内の位置にセンサを設置するには試行錯誤が必要となり、センサの設置作業に手間と時間を要する。

センサの設置作業前に、センサを設置する候補位置での電波伝搬シミュレーションを行い、シミュレーション結果をもとに候補位置の中から設置位置を決定すれば、試行錯誤により設置位置を決める場合と比較すると、センサの設置作業に要する時間を短縮できる。しかし、センサの設置作業前にシミュレーション結果に基づいて設置位置を決定する場合、繰り返しシミュレーションを行うため、計算時間が長くなる。レイトレース法を用いたシミュレーションのうち、特にイメージング法を用いたシミュレーションの場合には、計算時間が膨大となる。

レイトレース法は、電波を光に見立てて伝搬経路を探索する手法である。幾何光学的理論に基づき送信点から受信点へ到達する電波を追跡することにより、伝搬損失（又は、受信レベル)、遅延時間、出射方向、到来方向等を計算する。このような計算は、電波の反射、透過、及び回折の回数を拘束条件とする。

イメージング法は、レイトレース法の1つのアルゴリズムであり、送信点、受信点、及びその他全ての反射面の組み合わせから、レイの反射、回折、及び透過を計算し、レイの伝搬経路を求める手法である。送信点より一定角度毎にレイを発射し、受信点の周りに一定の受信エリアを設定し、当該受信エリア内に到達したレイを受信点に到達したレイとみなすレイラウンチング法と比べると、イメージング法の精度は高いが、シミュレーション時間が長くなる。

イメージング法では、所定空間内のレイアウト中の面と線の情報からレイの反射、透過、及び回折の経路（又は、パス）候補を生成し、各経路候補が送信点から受信点に到達するか否かを判定する。ところが、各経路候補が送信点から受信点に到達するか否かの判定には、送信点から見通しの位置にない面を第１反射面とする経路の計算等の、無駄な計算処理が含まれる。

経路候補の生成の前処理として、どの面が見通しにあるかを判定することにより、経路候補の数を必要最低限に抑え、計算時間を削減することができる。しかし、所定空間内のレイアウトが複雑になると、どの面が見通しの位置にあるかを判定する見通し判定処理自体に時間がかかる。

特開２００５－３１８３０８号公報 特開２００２－１０７３９７号公報 特開平１０－６２４６８号公報

センサの設置位置を決定するための従来の電波伝搬のシミュレーションでは、見通し判定処理に時間がかかるため、シミュレーションの高速化が難しい。

そこで、１つの側面では、センサの設置位置を決定するための電波伝搬のシミュレーションを高速化することができる無線通信装置設置シミュレーション装置及び方法を提供することを目的とする。

１つの案によれば、所定空間内の移動体の移動先の位置の数及び無線通信装置の設置数を含むシミュレーション条件を取得する取得部と、前記移動体による前記無線通信装置の遮蔽の度合の閾値を計算する閾値計算部と、前記シミュレーション条件と前記閾値に基づいて、レイトレース法を用いたシミュレーションで見通し面の判定を行う見通し判定頻度を決定する決定部と、を備え、前記見通し面の判定は、前記所定空間内の第１反射面及び最終反射面を見通しである面に限定し、無線通信装置からの見通し上で前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値未満の場合には、当該無線通信装置の設置位置を、前記移動体を前記所定空間に配置しない状態で見通し判定を行った結果を前記移動体の位置によらず利用して決定し、前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値以上の場合には、当該無線通信装置の設置位置を、前記移動体の配置位置毎に前記移動体を配置した状態で見通し判定を行い決定する、無線通信装置設置シミュレーション装置が提供される。

一態様によれば、センサの設置位置を決定するための電波伝搬のシミュレーションを高速化することができる。

無線通信装置設置シミュレーション装置の適用例を示す図である。 一実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 一実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 経路候補の生成の一例を説明する図である。 透視投影結果の一例を示す図である。 レイアウトの一例を説明する図である。 移動体と送受信機の位置関係による判定頻度の決定を説明する斜視図である。 移動体の移動による伝搬環境の変化を説明する図である。 移動体の移動による伝搬環境の変化を説明する図である。 送信機に対する移動体による遮蔽の度合の違いを説明する図である。 受信機に対する移動体による遮蔽の度合の違いを説明する図である。 ＺＸ平面への投影の一例を示す図である。 ＹＺ平面への投影の一例を示す図である。 第１実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置の処理の一例を説明するフローチャートである。 送信機から見通しの関係にある面の割合を変化させた場合の処理時間の評価結果の一例を示す図である。 移動体の面数を変化させた場合の処理時間の評価結果の一例を示す図である。 レイトレース及び見通し判定夫々の処理時間を変化させた場合の処理時間の評価結果の一例を示す図である。 第２実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置の処理の一例を説明する図である。 第２実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置の処理の一例を説明するフローチャートである。

開示の無線通信装置設置シミュレーション装置及び方法では、レイトレース法を用いたシミュレーションで所定空間内の見通し面の判定を行い、第１反射面及び最終反射面を見通しである面のみに限定する。無線通信装置からの見通し上で移動体による遮蔽の影響が小さい場合には、無線通信装置の設置位置を、移動体を所定空間に配置しない状態で見通し判定を行った結果を移動体の位置によらず利用して決定する。一方、移動体による遮蔽の影響が大きい場合には、無線通信装置の設置位置を、移動体の配置位置毎に移動体を配置した状態で見通し判定を行い決定する。

以下に、開示の無線通信装置設置シミュレーション装置及び方法の各実施例を図面とともに説明する。

先ず、一実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置の適用例について説明する。図１は、無線通信装置設置シミュレーション装置の適用例を示す図である。図１に示すＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００は、無線通信装置設置シミュレーション装置の一例である。ＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００は、シミュレーション条件のもと、所定空間におけるセンサの設置作業前に、無線通信装置の一例であるセンサを設置する候補位置での送信機と受信機との電波伝搬のシミュレーションを行い、候補位置の中から設置位置を決定する。この例では、センサは、ＩｏＴデバイスである。なお、以下の説明では、送信側のセンサが少なくとも送信機を含み、受信側のセンサが少なくとも受信機を含むと仮定するが、送信側のセンサが受信機を含んでも良く、受信側のセンサが送信機を含んでも良いことは、言うまでもない。

無線通信装置は、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標）Low Energy）ビーコンやセンサ端末等のＩｏＴデバイスに限定されず、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）アクセスポイント、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）、スマートフォン（Smartphone）等の無線で接続される装置を含む。

ＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００には、電波伝搬のシミュレーションプログラムを含むＩｏＴデバイス設置シミュレーションプログラム等がインストールされている。ＩｏＴデバイス設置シミュレーションプログラムは、無線通信装置設置シミュレーションプログラムの一例である。ＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００は、ＩｏＴデバイス設置シミュレーションプログラムを実行することで、例えば見通し判定頻度決定部１１０及びシミュレーション部１２０の機能を実現できる。

見通し判定頻度決定部１１０は、情報格納部１３０を参照し、シミュレーション部１２０が所定空間において送信機と受信機との電波伝搬をシミュレーションするためのシミュレーション条件を取得する。また、見通し判定頻度決定部１１０は、シミュレーション処理を実行する実行環境を示す情報として、投影面上のサイズの閾値（即ち、後述する移動体による遮蔽の度合の閾値）を計算する。更に、見通し判定頻度決定部１１０は、シミュレーション条件と閾値に基づいて、例えば最適な見通し判定頻度を決定してシミュレーション部１２０に通知する。

シミュレーション部１２０は、電波伝搬のシミュレーションにおいて実行するシミュレーション処理について、見通し判定頻度決定部１１０から通知された見通し判定頻度で見通し判定処理を行う。これにより、シミュレーション部１２０は、電波伝搬のシミュレーションから、送信機及び受信機の例えば最適な設置位置を探索することができる。

なお、図１に示すように、情報格納部１３０には、例えば、レイアウトモデル１４０、移動体モデル１５０、リンク情報１６０等が格納されている。

レイアウトモデル１４０には、送信機及び受信機が設置される所定空間内のレイアウトに関する情報が含まれる。図１に示す例では、所定空間内に、電波を反射する障害物１４１が配置されている。

移動体モデル１５０には、所定空間内を移動する、測位対象の一例である移動体１５１の位置を示す情報が含まれる。図１に示す例では、所定空間内を移動する移動体１５１の位置として、「位置＃１」～「位置＃１０」が規定されている。移動体モデル１５０を読み出すことで、移動体１５１の移動先の位置の数（以下、「ロケーション数」とも言う）を取得することができる。

リンク情報１６０には、所定空間内に設置される送信機及び受信機の設置位置を示す情報が含まれる。図１に示す例では、所定空間内に３台の送信機Ｔｘ１～Ｔｘ３と、１０台の受信機Ｒｘ１～Ｒｘ１０とが設置されている。このため、送信機Ｔｘ１～Ｔｘ３と受信機Ｒｘ１～Ｒｘ１０との間のリンクの数は、「３０」である。

なお、上記の例では、３台の送信機Ｔｘ１～Ｔｘ３の位置を固定して電波伝搬のシミュレーションを実行するが、例えば、１台の送信機Ｔｘの位置を変えながら、Ｔｘ１～Ｔｘ３で示される３箇所の位置で電波伝搬のシミュレーションを実行しても良い。この場合のリンク情報も、リンク情報１６０と同様で良い。

また、上記の例では、電波伝搬のシミュレーションに際して、１０台の受信機Ｒｘ１～Ｒｘ１０の位置を固定するが、例えば、２台の受信機Ｒｘ１，Ｒｘ２を位置を変えながら、Ｒｘ１～Ｒｘ１０で示される５箇所の位置で電波伝搬のシミュレーションを実行しても良い。この場合のリンク情報も、リンク情報１６０と同様で良い。

つまり、リンク情報１６０を読み出すことで、送信機を設置する候補位置の数と、設置位置に設置される送信機の数とを取得することができる。以下の説明では、送信機を設置する候補位置の数と、設置位置に設置される送信機の数との積を、「送信機の設置数」とも言う。また、リンク情報１６０を読み出すことで、受信機を設置する候補位置の数と、設置位置に設置される受信機の数とを取得することができる。以下の説明では、受信機を設置する候補位置の数と、設置位置に設置される受信機の数の積を「受信機の設置数」とも言う。

このように、見通し判定頻度決定部１１０は、レイアウトモデル１４０、移動体モデル１５０、及びリンク情報１６０を読み出すことで、ロケーション数、送信機の設置数、受信機の設置数等のシミュレーション条件を取得する。また、見通し判定頻度決定部１１０は、取得したシミュレーション条件と計算した閾値に基づいて、見通し判定頻度を決定する。シミュレーション部１２０は、見通し判定頻度決定部１１０から通知された見通し判定頻度で見通し判定処理を行う。また、シミュレーション部１２０は、見通し判定処理に基づき、移動体１５１の移動先の位置毎、各送信機及び各受信機を設置する候補位置毎の電波の経路（又は、パス）候補を夫々計算し、電波伝搬のシミュレーションから、送信機及び受信機の設置位置を探索する。

次に、無線通信装置設置シミュレーション装置のハードウェア構成について説明する。図２は、一実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、無線通信装置の一例であるＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、及びＲＡＭ（Random Access Memory）２０３を有する。ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、及びＲＡＭ２０３は、汎用コンピュータの一例を形成可能である。

また、ＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００は、補助記憶装置２０４、操作装置２０５、表示装置２０６、通信装置２０７、及びドライブ装置２０８を有する。なお、ＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００の各部２０１～２０８は、バス２０９を介して互いに接続されている。

ＣＰＵ２０１は、補助記憶装置２０４にインストールされている各種プログラムを実行するデバイスの一例である。ＣＰＵ２０１が実行する各種プログラムには、例えば電波伝搬のシミュレーションプログラムを含むＩｏＴデバイス設置シミュレーションプログラム等が含まれる。

ＲＯＭ２０２は、不揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ２０２は、補助記憶装置２０４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ２０１が実行するために用いる各種プログラム、データ等を格納する、主記憶デバイスとして機能可能である。具体的には、ＲＯＭ２０２は、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）、ＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能可能である。

ＲＡＭ２０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリの一例である。ＲＡＭ２０３は、補助記憶装置２０４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能可能である。

補助記憶装置２０４は、各種プログラム、各種プログラムが実行される際に用いられる情報等を格納する補助記憶デバイスの一例である。補助記憶装置２０４は、図１に示す情報格納部１３０を形成可能である。

操作装置２０５は、ユーザがＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００に対して各種指示を入力する際に用いる操作デバイスの一例である。表示装置２０６は、ユーザに、例えば、電波伝搬のシミュレーション結果を表示する表示デバイスの一例である。なお、操作装置２０５及び表示装置２０６は、操作デバイスと表示デバイスを一体的に有するタッチパネルで形成しても良い。通信装置２０７は、ネットワーク（図示せず）と接続し、外部装置（図示せず）と通信を行う通信デバイスの一例である。

ドライブ装置２０８は、図２中破線で示す記録媒体２１０をロード・アンロード可能なデバイスの一例である。記録媒体２１０は、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように、情報を光学的、電気的、或いは、磁気的に記録する媒体により形成可能である。また、記録媒体２１０は、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように、情報を電気的に記録する半導体メモリ等で形成しても良い。

なお、補助記憶装置２０４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体２１０がドライブ装置２０８にロードされ、該記録媒体２１０に記録された各種プログラムがドライブ装置２０８により読み出されることでインストールされる。或いは、補助記憶装置２０４にインストールされる各種プログラムは、通信装置２０７を介してネットワークよりダウンロードされることで補助記憶装置２０４にインストールされても良い。

次に、ＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００の機能構成をより詳細に説明する。図３は、一実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置の機能構成の一例を示すブロック図である。

図３に示すように、ＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００の見通し判定頻度決定部１１０は、入力ファイル読み込み部３０１、シミュレーション条件取得部３０２、閾値計算部３０３、及び決定部３０４を有する。ＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置１００の各部３０１～３０４の機能は、図１に示す見通し判定頻度決定部１１０の機能に相当する。見通し判定頻度決定部１１０の各部３０１～３０４の機能は、図２に示すＣＰＵ２０１が例えば補助記憶装置２０４にインストールされているプログラムを実行することで実現できる。

入力ファイル読み込み部３０１は、情報格納部１３０に格納されているレイアウトモデル１４０、移動体モデル１５０、及びリンク情報１６０を読み出し、シミュレーション条件取得部３０２に通知する。

シミュレーション条件取得部３０２は、移動体モデル１５０に基づいてロケーション数を取得し、リンク情報１６０に基づいて送信機の設置数及び受信機の設置数を取得する。シミュレーション条件取得部３０２は、ロケーション数、送信機の設置数、及び受信機の設置数を含むシミュレーション条件を取得する取得部の一例である。シミュレーション条件取得部３０２は、取得したシミュレーション条件を決定部３０４に通知する。

閾値計算部３０３は、シミュレーション処理を実行する実行環境を示す情報として、投影面上のサイズの閾値（即ち、後述する移動体１５１による遮蔽の度合の閾値）を計算し、決定部３０４に通知する。

決定部３０４は、シミュレーション条件取得部３０２より通知された、ロケーション数、送信機の設置数、及び受信機の設置数を含むシミュレーション条件と、閾値計算部３０３より通知された閾値に基づいて、例えば最適な見通し判定頻度を決定する。決定部３０４は、決定した見通し判定頻度を、図１に示すシミュレーション部１２０に通知する。

これにより、シミュレーション部１２０は、電波伝搬のシミュレーションにおいて実行するシミュレーション処理について、例えば最適な見通し判定頻度で効率的な見通し判定処理を行う。具体的には、シミュレーション部１２０は、見通し判定処理に基づき、移動体１５１の移動先の位置毎、各送信機及び各受信機を設置する候補位置毎の電波の経路候補を夫々計算し、電波伝搬のシミュレーションから、送信機及び受信機の設置位置を探索する。この結果、電波伝搬のシミュレーションにかかる時間を短縮できる。

次に、経路候補の生成について説明する。図４は、経路候補の生成の一例を説明する図である。図４中、送信機Ｔｘから見通しにある面は実線で示し、送信機Ｔｘから見通しにない面は破線で示す。

送信機Ｔｘから見通しでない面を第１反射面から除いて経路（又は、パス）候補を生成し、同様に、受信機Ｒｘから見通しでない面を最終反射面から除いて経路候補を生成する手法が知られている。所定空間５００内のレイアウト中の全ての面を反射候補点として経路候補を生成した場合、送信機Ｔｘから見通しにない面を第１反射点とする破線で示す経路が含まれるが、透過を考慮しない場合、冗長な経路となるため、削除することで処理の高速化が期待できる。図４中、実線で示す経路は、透過波の影響を考慮していないが、例えば金属製の什器等の障害物１４１が並ぶ工場等では透過するオブジェクトがないため、透過波の影響を無視しても問題はない。

図５は、透視投影結果の一例を示す図であり、図６は、所定空間５００内のレイアウトの一例を説明する図である。送受信機Ｔｘ，Ｒｘから見通しとなる面の抽出には、様々な手法がある。例えば、ＸＹＺ座標系のＸＹ平面、ＹＺ平面、及びＺＸ平面夫々の正（＋）方向及び負（－）方向に透視投影を行って、どの面が見通しの位置にあるかを判定する見通し判定処理を行う手法の場合、投影回数＝[送信点＋受信点)]×６面となる。この場合、投影対象であるオブジェクトの数が多いと、見通し判定処理に時間がかかる。

特に人体、物体等のオブジェクトが所定空間５００内を移動する場合、オブジェクトの位置毎にレイアウトが変化するため、オブジェクトの位置毎に見通し判定処理が必要となる。この場合、見通し判定処理の判定回数＝[送信点＋受信点]×[オブジェクトの位置]となり、見通し判定処理により一層時間がかかってしまう。

図７は、移動体１５１と送受信機Ｔｘ，Ｒｘの位置関係による判定頻度の決定を説明する斜視図である。図７では便宜上、所定空間５００を一点鎖線で示す。移動体１５１は、例えば人体、自走型ロボット等の測位対象の一例である。障害物１４１が設置された所定空間５００において、受信機Ｒｘの視点で見ると、図７において受信機Ｒｘは移動体１５１に隣接していることから遮蔽の度合は閾値以上で大きい。一方、送信機Ｔｘの視点で見ると、図７において送信機Ｔｘは移動体１５１に隣接しておらず移動体１５１からの距離は離れており、移動体１５１は什器等の障害物１４１に比べて小さいことから遮蔽の度合は閾値未満で小さい。移動体１５１による遮蔽の度合の大小は、送信機Ｔｘ又は受信機Ｒｘから移動体１５１までの距離及び移動体１５１の大きさに応じて判定することができる。

移動体１５１に受信機Ｔｘを装着し、所定空間５００の天井等に設置した送信機Ｔｘから受信した電波強度によって移動体１５１の位置を測位するシステムを例に取る。この場合、受信機Ｒｘは、測位対象(人体)である移動体１５１が移動する度に座標が変わることに加え、測位対象である移動体１５１に隣接していて遮蔽の度合が大きいため、位置毎に見通し判定処理を行う。

一方、送信機Ｔｘは座標が変わらないことに加え、測位対象（人体）である移動体１５１から離れていて移動体１５１による遮蔽の度合は小さいため、移動体１５１を配置しない状態で判定した結果を利用することで見通し判定処理の判定回数を削減できる。

また、測位対象（人体）である移動体１５１の面については見通し判定処理を行わないことで、全ての面を見通しとして扱うことができる。

このように、見通し判定結果への移動体１５１の位置による遮蔽の影響を判定し、遮蔽の影響が小さい場合には移動体１５１を配置しない状態で判定した結果を共通の結果として使い回す。これにより、見通し判定処理の判定回数を削減してセンサの設置位置を決定するための電波伝搬のシミュレーションを高速化することができる。

図８及び図９は、移動体の移動による伝搬環境の変化を説明する図である。図８は、位置＃１での伝搬環境を示し、図９は、位置＃Ｎでの伝搬環境を示す。図８及び図９において、実線の矢印は、伝搬パスを示す。

図８及び図９からもわかるように、受信機Ｒｘは測位対象(人体)である移動体１５１が移動する度に座標が変わり、到達する経路候補についても異なるものとなる。

図１０Ａ及び図１０Ｂは、送信機及び受信機に対する移動体による遮蔽の度合の違いを説明する図である。図１０Ａ及び図１０Ｂ中、移動体１５１を配置しない状態で見通し外になる面は細い実線、移動体１５１によって見通し外になる面は破線で示し、移動体１５１を配置した状態で見通しになる面は太い実線で示す。

送信機Ｔｘに対しては、図１０Ａに示すように、移動体１５１による遮蔽の度合は閾値未満で小さいが、受信機Ｒｘに対しては、図１０Ｂに示すように、半数以上の面が見通し外となる。

そこで、送信機Ｔｘは共通の判定結果を利用し、受信機Ｒｘは所定空間５００内の移動体１５１の配置位置毎に判定する。この場合、移動体１５１を所定空間５００内に配置しない状態で見通しにある面は、送信機Ｔｘについては１０個、受信機Ｒｘについては８個となる。また、移動体１５１を所定空間５００内に配置した状態で見通し面にある面は、送信機Ｔｘについては９個、受信機Ｒｘについては３個となる。このため、移動体１５１による遮蔽効果を受ける面は、送信機Ｔｘについては１個、受信機Ｒｘについては５個となる。

次に、レイトレース法を用いた見通し判定処理について説明する。例えば、図２に示すＣＰＵ２０１が見通し判定処理を実行する。見通し判定処理は、図１に示すシミュレーション部１２０の機能が実現する処理に含まれ、例えば以下に説明する手順ＳＴ１～ＳＴ５を含む。

手順ＳＴ１では、ＣＰＵ２０１が移動体１５１を所定空間５００内に配置しない状態で、見通し判定を行い、送受信点からの見通し面の割合(Ｐ_Ｔｘ,Ｐ_Ｒｘ)を求める。ここで、Ｐ_Ｔｘは送信機Ｔｘから見通しの関係にある面の割合を示し、Ｐ_Ｒｘは受信機Ｒｘから見通しの関係にある面の割合を示す。

手順ＳＴ２では、ＣＰＵ２０１が後述する式より、所定空間５００内のレイアウトの面数等の条件から、位置毎に見通し判定を行う方が高速化される見通し面の割合Ｐ_Ｔｘ'を計算する。

手順ＳＴ３では、ＣＰＵ２０１がΔＰ_Ｔｘ ＝ Ｐ_Ｔｘ － Ｐ_Ｔｘ'を計算する。

手順ＳＴ４では、ＣＰＵ２０１が図２に示す表示装置２０６に表示された画面上に、均等に見通し面が存在すると仮定して、１面当たりの画素数を求め、移動体１５１の面によって、ΔＰ_Ｔｘが変化する画素数を計算する。

手順ＳＴ５では、ＣＰＵ２０１が移動体１５１の所定空間５００内の配置位置毎に、以下のステップｓｔ５１～ｓｔ５４を実行する。ステップｓｔ５１では、移動体１５１を最初に６面に投影する。図１１は、ＺＸ平面への投影の一例を示す図であり、図１２は、ＹＺ平面への投影の一例を示す図である。ステップｓｔ５２では、各投影面でサイズが手順ＳＴ４で求めた画素数を超えているか否かを判定する。ステップｓｔ５３では、いずれかの面で閾値を超えている場合には、他のオブジェクトも投影し、見通し判定を実行する。ステップｓｔ５４では、いずれの面でも閾値を超えない場合には投影せずに、移動体１５１を所定空間５００内に配置しない状態で判定した結果を利用する。

反射回数が例えば２回であれば、上記手法により送信機Ｔｘが全て共通の結果を使った場合の計算時間Ｔ_１は、例えば
Ｔ_１＝Ｌｏｃ_Ｎｏ×Ｔｘ_Ｎｏ×Ｒｘ_Ｎｏ×[{(Ｎ_layout×Ｐ_Ｔｘ＋Ｎ_human)×
(Ｎ_layout＋Ｎ_human)×Ｐ_Ｒｘ}/(Ｎ_layout＋Ｎ_human)^２]×Ｔ_raytrace＋
Ｔｘ_Ｎｏ×(Ｎ_human/Ｎ_layout)×Ｔ_trans＋Ｌｏｃ_Ｎｏ×Ｒｘ_Ｎｏ×
{(Ｎ_layout＋Ｎ_human)/Ｎ_layout}×Ｔ_trans
なる式から計算できる。ここで、Ｎ_layoutは所定空間５００内のレイアウト内の面数、Ｎ_humanは移動体１５１の面数、Ｔ_raytraceは見通し判定をしない場合の１リンク当たりのレイトレース計算時間、Ｔ_transは送信機Ｔｘ及び受信機Ｒｘ毎の見通し判定処理時間、Ｌｏｃ_Ｎｏはロケーション数、Ｔｘ_Ｎｏは送信機Ｔｘの数、Ｒｘ_Ｎｏは受信機Ｒｘの数を夫々示す。

また、反射回数が例えば２回であれば、上記手法により送信機Ｔｘ及び受信機 Ｒｘがともに位置毎に見通し判定を行う場合の計算時間Ｔ_２は、例えば
Ｔ_２＝Ｌｏｃ_Ｎｏ×Ｔｘ_Ｎｏ×Ｒｘ_Ｎｏ×Ｐ_Ｔｘ×Ｐ_Ｒｘ×Ｔ_raytrace＋Ｔｘ_Ｎｏ×
{(Ｎ_layout＋Ｎ_human)/Ｎ_layout}×Ｔ_trans＋Ｌｏｃ_Ｎｏ×Ｒｘ_Ｎｏ×
{(Ｎ_layout＋Ｎ_human)/Ｎ_layout}×Ｔ_trans
なる式から計算できる。

図１３は、第１実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置の処理の一例を説明するフローチャートである。図１３に示すレイトレース法を用いたシミュレーションで見通し判定を行う処理は、例えば図２に示すＣＰＵ２０１が補助記憶装置２０４にインストールされているＩｏＴデバイス設置シミュレーションプログラムを実行することで実行可能である。

図１４において、ステップＳ１では、ＣＰＵ２０１が、主記憶デバイスに格納されている所定空間５００内のレイアウト情報、即ち、レイアウトモデル１４０の情報を取得する。ステップＳ２では、ＣＰＵ２０１が、主記憶デバイスに格納されている送信機Ｔｘ及び受信機Ｒｘの位置の座標情報を取得する。ステップＳ３では、ＣＰＵ２０１が、主記憶デバイスに格納されている移動体モデル情報、即ち、移動体モデル１５０の情報を取得する。ステップＳ４では、ＣＰＵ２０１が、主記憶デバイスに格納されている移動体モデル１５０の座標情報、即ち、移動体１５１の位置の座標情報を取得する。

ステップＳ５では、ＣＰＵ２０１が、全てのオブジェクトを所定空間５００内に配置する。ステップＳ６では、ＣＰＵ２０１が、移動体１５１を所定空間５００内に配置しない状態で、第１反射面及び最終反射面を見通しである面のみに限定して見通し判定を行う。ステップＳ７では、ＣＰＵ２０１が、主記憶デバイスに格納されている投影面上のサイズの閾値を取得する。

次に、ＣＰＵ２０１が、後述するステップＳ８～Ｓ１４の処理を、ＳＬ２Ａ，ＳＬ２Ｂで示すように全ての送信機Ｔｘ及び全ての受信機Ｒｘについて実行する処理を、ＳＬ１Ａ，ＳＬ１Ｂで示すように移動体１５１の全ての配置位置（全ての移動体配置位置）に対して実行する。

ステップＳ８では、ＣＰＵ２０１が、送信機Ｔｘ及び受信機Ｒｘを視点に設定し、ステップＳ９では、ＣＰＵ２０１が、所定空間５００内に移動体１５１を配置する。ステップＳ１０では、ＣＰＵ２０１が、ＸＹ平面、ＹＺ平面、及びＺＸ平面に対して移動体１５１のみを投影する。ステップＳ１１では、ＣＰＵ２０１が、投影面上の移動体１５１のサイズが閾値より大きいか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ１２へ進み、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ１４へ進む。ステップＳ１４では、ＣＰＵ２０１が、ステップＳ６の見通し判定の結果を見通し判定結果とする。ステップＳ１２では、ＣＰＵ２０１が、全てのオブジェクトを所定空間５００内に配置する。ステップＳ１３では、ＣＰＵ２０１が、第１反射面及び最終反射面を見通しである面のみに限定して見通し判定を行う。ステップＳ８～Ｓ１４の処理を、ＳＬ２Ａ，ＳＬ２Ｂで示すように全ての送信機Ｔｘ及び全ての受信機Ｒｘについて実行する処理を、ＳＬ１Ａ，ＳＬ１Ｂで示すように全ての移動体配置位置に対して実行した後、処理は終了する。

次に、上記見通し判定処理の評価結果について説明する。図１４は、送信機Ｔｘから見通しの関係にある面の割合Ｐ_Ｔｘを変化させた場合の処理時間の評価結果の一例を示す図である。図１４中、縦軸は処理時間の差Ｔ_１－Ｔ_２[秒]（以下、「[ｓ]」と言う）を示し、横軸は所定空間５００内のレイアウト内の面数Ｎ_layoutを示す。図１４では、Ｎ_layout＝５００，Ｎ_human＝３０の時にＴ_raytrace＝０．４，Ｔ_trans＝０．００５として、Ｐ_Ｔｘ＝０．２５～０．５の０．０５ずつ変化させた場合の計算結果を示す。Ｔ_１＜Ｔ_２であると、移動体１５１による遮蔽の度合が大きい。

図１４は、Ｌｏｃ_Ｎｏ＝１０００, Ｔｘ_Ｎｏ＝２００, Ｒｘ_Ｎｏ＝２, Ｐ_Ｒｘ＝０．２として、送信機Ｔｘから見通しの関係にある面の割合Ｐ_Ｔｘを変化させた場合の処理時間の変化を示す。図１４から、範囲Ｍ１で示すように、Ｐ_Ｔｘ＝０．５の場合にはＮ_layout＝５００までは共通の結果を使う手法が有効であり、Ｐ_Ｔｘ＝０．４の場合にはＮ_layout＝４００までは共通の結果を使う手法が有効であることが確認できた。

移動体１５１を所定空間５００内に配置しない状態でＰ_Ｔｘ＝０．５の場合、移動体１５１を所定空間５００内に配置してＰ_Ｔｘ'＝０．４となる場合には、範囲Ｍ２で示すように、位置毎の見通し判定を行う手法が有効となることが確認できた。この場合、ΔＰ_Ｔｘ＝０．１となるため、例えば閾値を１０％として見通し判定を行えば良い。

図１５は、移動体１５１の面数Ｎ_humanを変化させた場合の処理時間の評価結果の一例を示す図である。図１５中、縦軸は処理時間の差Ｔ_１－Ｔ_２[ｓ]を示し、横軸はレイアウト内の面数Ｎ_layoutを示す。図１５では、Ｎ_layout＝５００，Ｎ_human＝３０の時にＴ_raytrace＝０．４，Ｔ_trans＝０．００５として、Ｎ_human＝５，Ｎ_human＝３０，Ｎ_human＝５０，Ｎ_human＝８０の場合の計算結果を示す。

移動体１５１の面数Ｎ_humanを変化させた場合、例えばＮ_human＝３０の場合にはＮ_layout＝５００まで、例えばＮ_human＝５０の場合にはＮ_layout＝３５０までは、図１４中範囲Ｍ２で示すように、位置毎の見通し判定を行う手法が有効であることが確認できた。従って、範囲Ｍ２では、移動体１５１の面数面数Ｎ_humanによって共通の結果を利用するかの判定が可能である。

図１６は、レイトレース及び見通し判定夫々の処理時間Ｔ_raytrace，Ｔ_transを変化させた場合の処理時間の評価結果の一例を示す図である。図１６中、縦軸は処理時間の差Ｔ_１－Ｔ_２[ｓ]を示し、横軸はレイアウト内の面数Ｎ_layoutを示す。図１６では、Ｎ_layout＝５００，Ｎ_human＝３０の時に、Ｔ_trans＝０．０１の場合にＴ_raytrace＝０．２，Ｔ_raytrace＝０．４，Ｔ_raytrace＝０．６とした場合のＮ_humanの計算結果と、Ｔ_trans＝０．００５の場合にＴ_raytrace＝０．２，Ｔ_raytrace＝０．４，Ｔ_raytrace＝０．６とした場合のＮ_humanの計算結果とを示す。

レイトレース及び見通し判定の処理時間Ｔ_raytrace，Ｔ_transを変化させた場合には、Ｔ_raytrace＝０．６[ｓ]，Ｔ_trans＝０．００５[ｓ]ではＮ_layout＝４００から位置毎での見通し判定が有効であることが確認できた。一方、Ｔ_raytrace＝０．２[ｓ]，Ｔ_trans＝０．０１[ｓ]ではＮ_layout＝１５００でも共通の結果を用いた方が有効であることが確認できた。そこで、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）の性能によって共通の結果を利用するかの判定も可能である。

このように、本実施例によれば、見通し判定処理に要する時間を短縮し、電波伝搬のシミュレーションを高速化することが可能となる。

ところで、送信点又は受信点から最も近い移動体配置位置で、上記ステップｓｔ５１～ｓｔ５４の判定を行うようにしても良い。これは、移動体が送信点又は受信点に最も近い位置にある場合、移動体の投影面でのサイズが送信点又は受信点に対して最大となるため、最も近い位置でも閾値を超えない場合にはいずれの位置でも超えないためである。

図１７は、第２実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置の処理の一例を説明する図である。図１７中、破線は移動体１５１の移動範囲を示す。

一例として、送信機Ｔｘから最も近い位置での判定を行う場合の、最も近い位置での計算例を説明する。先ず、移動体１５１を、所定空間５００内の設定された移動範囲内に例えば一定配置間隔で配置し、移動範囲内の各位置でのシミュレーションを行う。次に、移動体１５１の各位置での中心座標から送信機Ｔｘまでの距離から、最も距離の短い位置を求める。この例では、以下のパラメータを用いる。
Ｔｘ :（ｘ，ｙ，ｚ）＝（３０，２０，２）
移動体の移動範囲: [（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），（ｘ１，ｙ２）]＝[（０，１４），（２０，１４），（２０，１５），（０，１５）]
移動体の移動範囲内の配置間隔: １ｍ
移動体の寸法 : 縦（Ｙ軸方向）１ｍ、横（Ｘ軸方向）１ｍ
この例における移動体１５１の配置位置は、（０．５，１４．５），（１．５，１４．５），．．．，（１９．５，１４．５）となり、送信機Ｔｘから最も近い配置位置は（１９．５，１４．５）と求められる。

図１８は、第２実施例における無線通信装置設置シミュレーション装置の処理の一例を説明するフローチャートである。図１８は、送信機Ｔｘ又は受信機Ｒｘから最も近い位置での判定を行う場合の処理の一例を示す。図１８に示すレイトレース法を用いたシミュレーションで見通し面の判定を行う処理は、例えば図２に示すＣＰＵ２０１が補助記憶装置２０４にインストールされているＩｏＴデバイス設置シミュレーションプログラムを実行することで実行可能である。図１８中、図１３と同一ステップには同一符号を付し、その説明は省略する。

図１８において、ステップＳ１～Ｓ７の処理が終了すると、処理はステップＳ２１へ進む。具体的には、第１の処理と、第２の処理とを、ＳＬ３Ａ，ＳＬ３Ｂで示すように全ての送信機Ｔｘ及び全ての受信機Ｒｘについて実行する。ここで、第１の処理は、ステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ８Ａ，Ｓ１０，Ｓ１１，Ｓ２４の処理を含む。一方、第２の処理は、ステップＳ８Ｂ，Ｓ９，Ｓ１２，Ｓ１３の処理を、ＳＬ４Ａ，ＳＬ４Ｂで示すように全ての移動体配置位置に対して実行する処理を含む。

ステップＳ２１では、ＣＰＵ２０１が、送信機Ｔｘ又は受信機Ｒｘから最も近い移動体配置位置を計算する。ステップＳ２２では、ＣＰＵ２０１が、最も近い位置に移動体１５１を配置する。ステップＳ８Ａでは、ＣＰＵ２０１が、送信機Ｔｘ及び受信機Ｒｘを視点に設定する。ステップＳ１０では、ＣＰＵ２０１が、ＸＹ平面、ＹＺ平面、及びＺＸ平面に対して移動体１５１のみを投影する。ステップＳ１１では、ＣＰＵ２０１が、投影面上の移動体１５１のサイズが閾値より大きいか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ８Ｂへ進み、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ２４へ進む。ステップＳ２４では、ＣＰＵ２０１が、ステップＳ６の見通し判定の結果を利用して見通し判定頻度を求める。

ステップＳ８Ｂでは、ＣＰＵ２０１が、送信機Ｔｘ及び受信機Ｒｘを視点に設定し、ステップＳ９では、ＣＰＵ２０１が、移動体１５１を所定空間５００内に配置する。ステップＳ１２では、ＣＰＵ２０１が、全てのオブジェクトを所定空間５００内に配置する。ステップＳ１３では、ＣＰＵ２０１が、第１反射面及び最終反射面を見通しである面のみに限定して見通し判定を行う。上記の如く、第１の処理と、第２の処理とを、ＳＬ３Ａ，ＳＬ３Ｂで示すように全ての送信機Ｔｘ及び全ての受信機Ｒｘについて実行する。ここで、第１の処理は、ステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ８Ａ，Ｓ１０，Ｓ１１，Ｓ２４の処理を含み、第２の処理は、ステップＳ８Ｂ，Ｓ９，Ｓ１２，Ｓ１３の処理を、ＳＬ４Ａ，ＳＬ４Ｂで示すように全ての移動体配置位置に対して実行する処理を含む。

上記の各実施例によれば、見通し判定処理を高速化する効果を保ちながら、見通し判定処理によるオーバーヘッドを最小限に抑えることができる。このため、上記の各実施例によれば、レイトレース法を用いたシミュレーションによる見通し判定処理の判定回数を削減して、センサの設置位置を決定するための電波伝搬のシミュレーションを高速化することができる。

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
所定空間内の移動体の移動先の位置の数及び無線通信装置の設置数を含むシミュレーション条件を取得する取得部と、
前記移動体による前記無線通信装置の遮蔽の度合の閾値を計算する閾値計算部と、
前記シミュレーション条件と前記閾値に基づいて、レイトレース法を用いたシミュレーションで見通し面の判定を行う見通し判定頻度を決定する決定部と、
を備え、
前記見通し面の判定は、
前記所定空間内の第１反射面及び最終反射面を見通しである面に限定し、
無線通信装置からの見通し上で前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値未満の場合には、当該無線通信装置の設置位置を、前記移動体を前記所定空間に配置しない状態で見通し判定を行った結果を前記移動体の位置によらず利用して決定し、前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値以上の場合には、当該無線通信装置の設置位置を、前記移動体の配置位置毎に前記移動体を配置した状態で見通し判定を行い決定する、
ことを特徴とする、無線通信装置設置シミュレーション装置。
（付記２）
前記決定部は、前記移動体による遮蔽の度合の大小を、前記無線通信装置から前記移動体までの距離及び前記移動体の大きさに応じて判定することを特徴とする、付記１記載の無線通信装置設置シミュレーション装置。
（付記３）
前記決定部は、ＸＹＺ座標系のＸＹ平面、ＹＺ平面及びＺＸ平面の正方向及び負方向に透視投影を行い、どの面が見通しの位置にあるかを判定する見通し判定処理を行い、
前記閾値は、投影面上のサイズの閾値であることを特徴とする、付記１又は２記載の無線通信装置設置シミュレーション装置。
（付記４）
前記見通し判定処理は、各無線通信装置からの視点上に前記移動体のみを投影した投影面上の大きさに応じて見通し面を判定することを特徴とする、付記３記載の無線通信装置設置シミュレーション装置。
（付記５）
前記決定部は、前記見通し面の判定を、前記所定空間内の移動範囲内における前記移動体の複数の位置のうち、前記無線通信装置から最も近い位置で行うことを特徴とする、付記１乃至４のいずれか１項記載の無線通信装置設置シミュレーション装置。
（付記６）
前記見通し面の判定は、
送信側及び受信側の一方の無線通信装置からの見通し上で前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値未満の場合には、前記一方の無線通信装置の設置位置を、前記移動体を前記所定空間に配置しない状態で見通し判定を行った結果を前記移動体の位置によらず利用して決定し、
前記送信側及び前記受信側の他方の無線通信装置からの見通し上で前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値以上の場合には、前記他方の無線通信装置の設置位置を、前記移動体の配置位置毎に前記移動体を配置した状態で見通し判定を行い決定する、
ことを特徴とする、付記１乃至５のいずれか１項記載の無線通信装置設置シミュレーション装置。
（付記７）
前記一方の無線通信装置は送信機であり、前記他方の無線通信装置は受信機であることを特徴とする、付記６記載の無線通信装置設置シミュレーション装置。
（付記８）
所定空間内の移動体の移動先の位置の数及び無線通信装置の設置数を含むシミュレーション条件を取得し、
前記移動体による前記無線通信装置の遮蔽の度合の閾値を計算し、
前記シミュレーション条件と前記閾値に基づいて、レイトレース法を用いたシミュレーションで見通し面の判定を行う見通し判定頻度を決定する、
処理をコンピュータが実行し、
前記見通し面の判定は、
前記所定空間内の第１反射面及び最終反射面を見通しである面に限定し、
無線通信装置からの見通し上で前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値未満の場合には、当該無線通信装置の設置位置を、前記移動体を前記所定空間に配置しない状態で見通し判定を行った結果を前記移動体の位置によらず利用して決定し、前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値以上の場合には、当該無線通信装置の設置位置を、前記移動体の配置位置毎に前記移動体を配置した状態で見通し判定を行い決定する、
ことを特徴とする、無線通信装置設置シミュレーション方法。

以上、開示の無線通信装置設置シミュレーション装置及び方法を実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。

１００ ＩｏＴデバイス設置シミュレーション装置
１１０ 見通し判定頻度決定部
１２０ シミュレーション部
１３０ 情報格納部
１４０ レイアウトモデル
１５０ 移動体モデル
１５１ 移動体
１６０ リンク情報
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＯＭ
２０３ ＲＡＭ
２０４ 補助記憶装置
２０５ 操作装置
２０６ 表示装置
２０７ 通信装置
２０８ ドライブ装置
２０９ バス
２１０ 記録媒体
３０１ 入力ファイル読み込み部
３０２ シミュレーション条件取得部
３０３ 閾値計算部
３０４ 決定部
５００ 所定空間
Ｔｘ 送信機
Ｒｘ 受信機

Claims (5)

1. 所定空間内の移動体の移動先の位置の数及び無線通信装置の設置数を含むシミュレーション条件を取得する取得部と、
   前記移動体による前記無線通信装置の遮蔽の度合の閾値を計算する閾値計算部と、
   前記シミュレーション条件と前記閾値に基づいて、レイトレース法を用いたシミュレーションで見通し面の判定を行う見通し判定頻度を決定する決定部と、
   を備え、
   前記見通し面の判定は、
   前記所定空間内の第１反射面及び最終反射面を見通しである面に限定し、
   無線通信装置からの見通し上で前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値未満の場合には、当該無線通信装置の設置位置を、前記移動体を前記所定空間に配置しない状態で見通し判定を行った結果を前記移動体の位置によらず利用して決定し、前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値以上の場合には、当該無線通信装置の設置位置を、前記移動体の配置位置毎に前記移動体を配置した状態で見通し判定を行い決定する、
   ことを特徴とする、無線通信装置設置シミュレーション装置。
2. 前記決定部は、前記移動体による遮蔽の度合の大小を、前記無線通信装置から前記移動体までの距離及び前記移動体の大きさに応じて判定することを特徴とする、請求項１記載の無線通信装置設置シミュレーション装置。
3. ＸＹＺ座標系のＸＹ平面、ＹＺ平面及びＺＸ平面の正方向及び負方向に透視投影を行い、どの面が見通しの位置にあるかを判定する見通し判定処理を行うシミュレーション部を更に備え、
   前記閾値は、投影面上のサイズの閾値であることを特徴とする、請求項１又は２記載の無線通信装置設置シミュレーション装置。
4. 前記シミュレーション部は、前記見通し判定処理を、前記所定空間内の移動範囲内における前記移動体の複数の位置のうち、前記無線通信装置から最も近い位置で行うことを特徴とする、請求項３記載の無線通信装置設置シミュレーション装置。
5. 所定空間内の移動体の移動先の位置の数及び無線通信装置の設置数を含むシミュレーション条件を取得し、
   前記移動体による前記無線通信装置の遮蔽の度合の閾値を計算し、
   前記シミュレーション条件と前記閾値に基づいて、レイトレース法を用いたシミュレーションで見通し面の判定を行う見通し判定頻度を決定する、
   処理をコンピュータが実行し、
   前記見通し面の判定は、
   前記所定空間内の第１反射面及び最終反射面を見通しである面に限定し、
   無線通信装置からの見通し上で前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値未満の場合には、当該無線通信装置の設置位置を、前記移動体を前記所定空間に配置しない状態で見通し判定を行った結果を前記移動体の位置によらず利用して決定し、前記移動体による遮蔽の度合が前記閾値以上の場合には、当該無線通信装置の設置位置を、前記移動体の配置位置毎に前記移動体を配置した状態で見通し判定を行い決定する、
   ことを特徴とする、無線通信装置設置シミュレーション方法。

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