JP7262636B1

JP7262636B1 - 測定装置

Info

Publication number: JP7262636B1
Application number: JP2022023788A
Authority: JP
Inventors: ファーハンマハムド; 篤長尾; 昇一野瀬; 佳弘中村; 徳仁平澤
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone East Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone East Corp
Priority date: 2022-02-18
Filing date: 2022-02-18
Publication date: 2023-04-21
Anticipated expiration: 2042-02-18
Also published as: JP2023120756A

Abstract

【課題】ローカル５Ｇの信号品質を一般的な測定器で測定可能な技術を提供する。【解決手段】測定装置１は、測定対象の無線信号を検出する信号検出部１１と、無線信号の電界強度を測定する電界強度測定部１２と、無線信号のスペクトル波形の形状を判定する形状判定部１３と、電界強度測定部１２の測定結果と形状判定部１３の判定結果に基づいて無線信号の品質を推定する品質推定部１４と、品質推定部１４の推定結果を表示する出力部１５を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、測定装置に関する。

第５世代移動体通信システム（５Ｇ）は、高速大容量でかつ安定した通信を実現できる技術である。企業や自治体が専用の５Ｇ環境を建物内・敷地内に構築するローカル５Ｇは、製造業、物流、都市開発、および農業など多岐にわたる分野での利用が期待されている。

特開２０２１－１００１６４号公報

ローカル５Ｇの無線信号の品質を評価するためには、専用の測定器を用いてＲＳＲＰ（ＲｅｆｅｒｅｎｃｅＳｉｇｎａｌＲｅｃｅｉｖｅｄＰｏｗｅｒ）などの品質指標を測定する必要があった。専用の測定器は高価であるため、一般的に用いられるスペクトルアナライザなどの測定器を用いた無線信号の品質を測定することが望まれる。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、ローカル５Ｇの信号品質を一般的な測定器で測定可能な技術を提供することを目的とする。

本発明の一態様の測定装置は、測定対象の無線信号を検出する検出部と、前記無線信号の電界強度を測定する測定部と、前記無線信号のスペクトル波形の形状を判定する判定部と、前記測定部の測定結果と前記判定部の判定結果に基づいて前記無線信号の品質を推定する推定部と、前記推定部の推定結果を表示する出力部を備える。

本発明によれば、ローカル５Ｇの信号品質を一般的な測定器で測定可能な技術を提供できる。

図１は、本実施形態の測定装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。図２は、ローカル５Ｇ電波のスペクトラムの一例を示す図である。図３は、ローカル５Ｇ電波のスペクトラムの一例を示す図である。図４は、測定装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図５は、電界強度とスペクトル波形の形状の組合せに対する無線信号の品質の一例を示す図である。図６は、電界強度とスペクトル波形の乱れと品質との関係の一例を示す図である。

［装置の構成］
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。

図１は、本実施形態の測定装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。同図に示す測定装置１は、信号検出部１１、電界強度測定部１２、形状判定部１３、品質推定部１４、および出力部１５を備える。測定装置１が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは測定装置１が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリなどの記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。

信号検出部１１は、スペクトルアナライザの測定結果から測定対象の無線信号を検出する。例えば、測定対象の無線通信方式が５Ｇの場合、周期的に送信される同期信号（ＳＳＢ）を測定対象の無線信号として検出する。ＳＳＢは一定の帯域幅（１０ＭＨｚ）で、一定のタイミング（１０ｍｓ）で送信されるので、信号検出部１１は、一定の帯域幅で、一定のタイミングで発生する信号を測定対象の無線信号として検出する。

電界強度測定部１２は、無線信号の電界強度を測定し、電界強度をいくつかの段階に分類する。例えば、電界強度測定部１２は、複数回（例えば１００回）ＳＳＢの電界強度（最大値）を測定して平均値を求め、求めた平均値に基づいて電界強度をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４段階に分類する。分類する段階数は任意に設定できる。

形状判定部１３は、無線信号のスペクトル波形の形状を判定し、スペクトル波形の形状をいくつかの段階に分類する。例えば、形状判定部１３は、スペクトル波形の包絡線の最大の谷の深さに基づいてスペクトル波形の形状をＡ，Ｂ，Ｃの３段階に分類する。分類する段階数は任意に設定できる。形状判定部１３は、スペクトル波形の形状を、所定以上の深さの谷の数で分類したり、包絡線を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して得られた値で分類したりしてもよい。形状判定部１３は、スペクトル波形の形状を機械学習によって分類してもよい。

ここで、図２，３に、異なる環境で測定したローカル５Ｇ電波のスペクトラムの例を示す。図２，３では、４．８４Ｍｈｚから４．８６ＭＨｚにおけるリアルタイム波形とＭａｘＨｏｌｄ値を示している。図２は、スループットが良い環境で測定されたスペクトルであり、図３は、スループットが悪い環境で測定されたスペクトルである。図２のスループットが良い環境では、電界強度は－５５ｄＢｍで大きく、破線で囲った部分の谷は浅く、比較的まっすぐな形状である。図３のスループットが悪い環境では、電界強度は－６７ｄＢｍで小さく、破線で囲った部分の谷が深くなっている。無線信号の品質劣化の要因としては、電界強度の低下だけでなく、電波の干渉によるスペクトル波形の乱れが考えられる。本実施形態では、無線信号の電界強度とスペクトル波形の形状に基づいて無線信号の品質を推定する。

品質推定部１４は、無線信号の電界強度とスペクトル波形の形状に基づいて無線信号の品質を推定する。無線信号の品質の推定方法の詳細については後述する。

出力部１５は、品質推定部１４が推定した無線信号の品質を出力する。無線信号の品質は、例えば、ＲＳＲＰなどの指標に準じた値を出力してもよいし、品質が良い、普通、悪いなどの分類結果を出力してもよい。出力部１５が表示装置を備え、無線信号の品質を表示してもよいし、出力部１５がＬＥＤを備え、推定した無線信号の品質に対応するＬＥＤを点灯させてもよい。

［動作］
次に、図４のフローチャートを参照し、本実施形態の測定装置１の動作について説明する。

ステップＳ１１にて、信号検出部１１は、スペクトルアナライザの測定結果を受信し、測定結果から測定対象の無線信号を検出する。

ステップＳ１２にて、電界強度測定部１２は、無線信号の電界強度を測定する。電界強度測定部１２は、測定した電界強度をいくつかの段階に分類してもよい。

ステップＳ１３にて、形状判定部１３は、スペクトル波形の形状を判定する。形状判定部１３は、判定したスペクトル波形の形状をいくつかの段階に分類してもよい。

なお、ステップＳ１２の電界強度の測定処理とステップＳ１３のスペクトル波形の形状の判定処理は処理の順番が逆になってもよいし、処理が並列に行われてもよい。

ステップＳ１４にて、品質推定部１４は、無線信号の電界強度とスペクトル波形の形状に基づいて無線信号の品質を推定する。品質推定部１４は、電界強度の分類結果とスペクトル波形の形状の分類結果に基づいて無線通信の品質を推定してもよい。

［推定方法１］
次に、電界強度とスペクトル波形の形状に基づく無線信号の品質の推定方法について説明する。

第１の推定方法は、無線信号の電界強度に応じた分類結果と無線信号のスペクトル波形の形状に応じた分類結果を組合せて無線信号の品質を推定する方法である。電界強度測定部１２は、例えば、電界強度のレベルが－５０ｄＢｍ以上であればＡ、－６０ｄＢｍから－５０ｄＢｍであればＢ、－８０ｄＢｍから－６０ｄＢｍであればＣ、－８０ｄＢｍ以下であればＤと電界強度を分類する。形状判定部１３は、例えば、スペクトル波形の谷の深さが５ｄＢ以下であればＡ、５ｄＢから１０ｄＢであればＢ、１０ｄＢ以上であればＣとスペクトル波形の形状を分類する。

電界強度とスペクトル波形の形状を分類後、品質推定部１４は、例えば、図５の表を参照し、無線信号の電界強度に応じた分類結果と無線信号のスペクトル波形の形状に応じた分類結果を組み合わせて無線信号の品質を推定する。電界強度がＡ、スペクトル波形の形状がＢに分類された場合、図５の表を参照すると、無線信号の品質指標として７が推定される。図５の表では、数値が大きいほど品質がよいことを示す。

あるいは、分類結果を数値化し、その数値を掛け合わせた値を品質指標として推定してもよい。例えば、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄをそれぞれ３点、２点、１点、０点と数値化する。電界強度がＡ、スペクトル波形の形状がＢに分類された場合、３点×２点＝６点を品質指標として推定する。

あるいは、分類結果に所定の段階以下（例えばＣ以下）がひとつでもあれば、品質を悪いと推定してもよい。

また、電界強度とスペクトル波形の形状以外の評価指標を用いてもよい。例えば、サブキャリアスペーシング（ＳＣＳ）＝３０ｋＨｚのときはサイクリックプレフィックス（ＣＰ）長２．３４μｓになり、これを超える反射波または妨害波があった場合、無線通信に影響を与える恐れがある。無線信号の時間波形から反射波または妨害波が存在するか否かを判定し、反射波または妨害波が存在する場合は、無線信号の品質の評価を下げてもよい。分散などの一般的な信号処理で得られる値を用いてもよい。

３つ以上の評価指標を用いる場合、２つ以上の評価指標を組み合わせた推定結果をそれぞれ表示してもよい。例えば、評価指標として電界強度、スペクトル波形の形状、および時間波形の形状を用いる場合、電界強度とスペクトル波形の形状に基づく推定結果と、電界強度と時間波形の形状に基づく推定結果をそれぞれ出力してもよい。

［推定方法２］
第２の推定方法は、無線信号の電界強度、無線信号のスペクトル波形の形状、および無線信号の品質の相関に着目し、機械学習により無線信号の品質を推定する方法である。様々な環境下で無線信号の電界強度とスペクトル波形の形状と品質を測定し、電界強度とスペクトル波形の形状の組合せを入力データ、無線信号の品質を出力データとする教師データを用いてモデルを機械学習する。品質推定部１４は、電界強度とスペクトル波形の形状を学習済モデルに入力して無線信号の品質を推定する。図６は、縦軸に電界強度、横軸にスペクトル波形の乱れの程度をとり、教師データを黒丸（●）で示している。スペクトル波形の乱れには、例えば、スペクトル波形の包絡線の最大の谷の深さを用いる。上に行くほど電界強度が大きく、右に行くほど波形の乱れが大きくなる。図の左上から右下に向かって信号品質が悪くなる。図６の例では、電界強度とスペクトル波形の形状の組合せを品質Ａ、品質Ｂ、品質Ｃの３つに分類した。

品質推定部１４は、星印（★）で示す新たに測定したスペクトルに対してｋ近傍法を用いた分類アルゴリズムにより品質を推定する。具体的には、未分類の測定データに対して教師データとのユークリッド距離を計算し、計算結果が小さいものからＮ番目までのデータを参照し、最も多い分類の品質を分類結果として算出する。参照データ数Ｎは任意に設定する。

以上説明したように、本実施形態の測定装置１は、測定対象の無線信号を検出する信号検出部１１と、無線信号の電界強度を測定する電界強度測定部１２と、無線信号のスペクトル波形の形状を判定する形状判定部１３と、電界強度測定部１２の測定結果と形状判定部１３の判定結果に基づいて無線信号の品質を推定する品質推定部１４と、品質推定部１４の推定結果を表示する出力部１５を備える。これにより、ローカル５Ｇの信号品質を一般的な測定器で測定可能となる。なお、本実施形態の測定装置１は、ＬｏｎｇＴｅｒｍＥｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）などローカル５Ｇ以外の無線通信方式にも適用できる。

１…測定装置
１１…信号検出部
１２…電界強度測定部
１３…形状判定部
１４…品質推定部
１５…出力部

Claims

測定対象の無線信号を検出する検出部と、
前記無線信号の電界強度を測定する測定部と、
前記無線信号のスペクトル波形の形状を判定する判定部と、
前記測定部の測定結果と前記判定部の判定結果に基づいて前記無線信号の品質を推定する推定部と、
前記推定部の推定結果を表示する出力部を備える
測定装置。
請求項１に記載の測定装置であって、
前記推定部は、前記測定部が測定した前記無線信号の電界強度に応じた分類結果と前記判定部が判定した前記無線信号のスペクトル波形の形状に応じた分類結果を組み合わせて前記無線信号の品質を推定する
測定装置。
請求項１に記載の測定装置であって、
前記推定部は、前記電界強度と前記スペクトル波形の形状の組合せを入力データ、前記無線信号の品質を出力データとした学習済モデルを用いて、前記無線信号の品質を推定する
測定装置。