JP7392597B2

JP7392597B2 - 制御装置、制御方法及びプログラム

Info

Publication number: JP7392597B2
Application number: JP2020120369A
Authority: JP
Inventors: 里衣田行; 和大宮原; 大介池上; 達明木村
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2020-07-14
Filing date: 2020-07-14
Publication date: 2023-12-06
Anticipated expiration: 2040-07-14
Also published as: JP2022017679A

Description

本発明は、制御装置、制御方法及びプログラムに関する。

近年のセルラーネットワークでは、周波数効率の向上のため、様々なサイズのセル（例えば、スモールセルやマイクロセル、ピコセル等）が展開されるHetNet（Heterogeneous Network）の構築が検討されている。また、複数のサブキャリアに分割されたCC（Component Carrier）を束ねて利用することにより帯域を拡張するCA（Carrier Aggregation）や、複数のBS（Base Station）の協調により異なるセル間の干渉低減を行うCoMP（Coordinated Multi-Point）といった技術の普及が始まっている。これらの技術を用いることで、より柔軟な無線リソース割り当てが可能となるが、制御を行うために設定すべき項目数が膨大となるため、全ユーザの要求通信品質を満たすようにリアルタイムで無線リソースを最適に割り当てることは困難である。また、多くのセルが高密度に展開されるネットワーク（Ultra dense network）では、同一周波数を利用しているユーザ及び基地局におけるセル間干渉の影響による通信品質の低下が大きな課題となる。

これらの課題に対し、非特許文献１では、CoMP、CAを用いたHetNetにおいて、複数のUE（User Equipment）及び複数のBSの位置の情報をもとに、各UEのavailability（可用性）を解析的に導出し、availabilityの最小値を最大化する無線リソースの割当法が提案されている。ここで、availabilityとは、各UEに割り当てられた全サブキャリアのうち１つ以上のサブキャリアにおいて、SINR（Signal to Interference plus Noise power Ratio）が所望の値を上回る確率である。上記の非特許文献１に記載されている手法は、availabilityに基づいたリソース割り当てを行うことで、接続の信頼性を担保することが可能であるが、割り当てられた通信容量を考慮していないため、容量が十分でない場合に通信品質の低下が懸念され、個々のユーザの通信品質の観点で最適な割り当てとはならないことがある。これに対し、CoMP、CAが有効であるHetNetにおいては、各UEの要求データ量や要求する通信品質を考慮した、ユーザの体感する通信品質の最適化を目指すリソース割り当て方法として、特許文献１が提案されている。

特開２０２０－４８１２０号公報

J. Jia, Y. Deng, J. Chen, A. H. Aghvami and A. Nallanathan, "Availability Analysis and Optimization in CoMP and CA-enabled HetNets," in IEEE Transactions on Communications, vol. 65, no. 6, pp. 2438-2450, June 2017.

しかしながら、上記の特許文献１で提案されているリソース割り当て方法は最適値を探索する組み合わせ数が膨大であるため、最適解を算出するための計算時間が、リソース割り当ての時間間隔に対して長くなってしまうことがある。

本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みてなされたもので、ユーザの体感する通信品質の最適化を実現するリソースの割り当てを高速に決定することを目的とする。

上記目的を達成するため、一実施形態に係る制御装置は、複数の基地局の無線リソースを複数のユーザ装置に割り当てるための制御装置であって、各基地局の位置と、各ユーザ装置の位置とを少なくとも入力する入力部と、前記各基地局の位置と前記各ユーザ装置の位置から計算されるSINRに基づいて、前記各ユーザ装置の可用帯域の平均値が最大となる無線リソースの割り当てを算出するためのハミルトニアンを生成する生成部と、前記ハミルトニアンを最小化する変数の割り当ての計算を量子コンピュータに要求する要求部と、前記量子コンピュータによって計算された変数の割り当てを、前記各ユーザ装置に対する無線リソースの割り当て情報として出力する出力部と、を有することを特徴とする。

ユーザの体感する通信品質の最適化を実現するリソースの割り当てを高速に決定することができる。

第一の実施形態に係るシステムの全体構成の一例を示す図である。第一の実施形態に係る制御装置の機能構成の一例を示す図である。第一の実施形態に係る制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。第一の実施形態に係るリソース割当処理の流れの一例を示すフローチャートである。第二の実施形態に係る制御装置の機能構成の一例を示す図である。第二の実施形態に係るリソース割当処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態について説明する。以降の各実施形態では、制御区域内の各BS及び各UEの位置をもとに、各UEのSINRに基づく通信容量を考慮して、ユーザの体感する通信品質の最適化を実現する無線リソース（以下、単に「リソース」ともいう。）の割り当てを高速に決定することが可能な制御装置１０について説明する。各実施形態に係る制御装置１０は、最適化するユーザの通信品質に関する最適化問題の目的関数を制約なし二値変数二次計画問題（QUBO：Quadratic Unconstrained Binary Optimization）の形式で表現した上で、このQUBO形式の目的関数を量子アニーリングマシン等で出力する。これにより、最適なリソース割り当てを示す最適解を高速に得ることができる。これは、量子アニーリングマシン等に代表される量子コンピュータは制約なし二次計画問題を高速に解くことができるためである。

［第一の実施形態］
まず、第一の実施形態について説明する。

＜全体構成＞
まず、本実施形態に係る制御装置１０を含むシステムの全体構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、第一の実施形態に係るシステムの全体構成の一例を示す図である。

図１に示すように、本実施形態に係るシステムには、複数のBS（基地局）と複数のUE（ユーザ装置）とが含まれ、BSとUE間で無線通信を行う。BSとUE間のネットワークは特定の通信方式に限定されないが、例えば、LTE（Long Term Evolution）やNT（New Radio）等のセルラーネットワークである。ただし、BSとUE間の通信方式がWi-Fi（登録商標）等の無線LAN（Local Area Network）であってもよい。この場合、BSはAP（Access Point）である。

また、図１に示すように、本実施形態に係るシステムには、制御区域内にある複数のBSの制御を行う制御装置１０と、QUBO形式の目的関数（この目的関数は一般に「ハミルトニアン」等とも呼ばれる。）を高速に解くことが可能な量子アニーリングマシン等の計算装置２０とが含まれる。なお、制御装置１０は、移動体通信網のコアネットワークを構成する装置であってもよいし、コアネットワーク外の通信ネットワーク上の装置であってもよいし、或るBS又は或るUEが制御装置１０の役割を有していてもよい。また、BSとUE間の通信では、CAとCoMPが利用可能であるものとする。

＜リソース割当処理の理論的構成＞
次に、本実施形態に係るシステムにおいて、UEに対する最適なリソース割り当てを決定する処理の理論的構成について説明する。

上述したCAとCoMPが利用可能なシステムの制御区域内のUE集合をＵ＝｛１，２，・・・，Ｎ｝、制御区域内のBS集合をＢ＝｛１，２，・・・，Ｓ｝とする。各BSの使用周波数帯域をＲ＝｛１，２，・・・，Ｑ｝として、各周波数帯が分割されるサブキャリア数をＦとする。各BSのサブキャリア集合をＭ＝｛１，・・・，Ｆ，・・・．（Ｑ－１）Ｆ＋１，・・・，ＱＦ｝とする。

ｎ番目のUEに対して、ｓ番目のBSがｍ番目のサブキャリアを割り当てているかどうかをｖ^ｍ _ｓ，ｎで表す。ｖ^ｍ _ｓ，ｎ∈｛０，１｝として、０のときを割り当てなし、１のときを割り当てありとする。

ｎ番目のUEにｍ番目のサブキャリアを割り当てているBS集合を、

とする。このBS集合による協調転送は、例えば、CoMP-JT（Joint-Transmission）により実現される。CoMP-JTは、CoMPの実現方式の１つで、複数のBSが協調することで、セル間干渉を送信信号として活用することができる。

続いて、各UEの可用帯域を定義するために、各UEの受信電力及びSINRについて説明する。電波伝搬のモデルは何を用いても構わないが、ここでは以下に述べる統計的チャネルモデルを考える。

距離ｄ離れたBSとUEにおいて、UEの受信電力はBSの送信電力Ｐとチャネルのフェージングを表す確率変数Ｈを用いてＰ×Ｈ×ｌ（ｄ）で表現される。ただし、ｌ（ｄ）はパスロス関数（距離減衰）であり、様々なモデルが提案されており、どのモデルを用いても構わないが、以降では、サブキャリアｍが属する周波数帯ｑに対して、

とする。ただし、Ｃ_ｑは周波数帯ｑに起因する定数を表し、α_ｑはｑの周波数帯におけるパスロス乗数を表す。

このき、上記の式（１）により、ｎ番目のUEのｍ番目のサブキャリアにおけるSINRは以下の式（２）で与えられる。

ここで、ｓ番目のBSのｍ番目のサブキャリアに割り当てる電力をＰ_ｓ，ｍ∈（０，Ｐ_ｓ ^ｍａｘ］として、Ｐ_ｓ ^ｍａｘはｓ番目のBSの最大電力を表す。ｄ_ｉ，ｎはｉ番目のBSとｎ番目のUE間の距離、Ｎ_０は熱雑音等の外的要因による雑音を表す。ここでは、Ｈ_ｉ，ｎはｉ番目のBSとｎ番目のUE間のフェージングを表す確率変数とするが、過去のチャネル状態に基づき予測した値を用いることも可能である。ただし、ｑは、ｍ／Ｆを下回らない最小の整数（つまり、ｍ／Ｆ以上の最小の整数）で与えられる。なお、BSとUEの距離はBSの位置とUEの位置から計算される。

SINRに基づき、ｎ番目のUEの可用帯域は以下の式（３）で与えられるとする。

ここで、Ｅ［・］は期待値を表し、ｍによる和はCAを用いた帯域の拡張を意味している。

上記の式（２）を式（３）に代入して期待値を計算すると、ｎ番目のUEの可用帯域は以下の式（４）となる。

ただし、

とした。ここで、或る関数ｆ_ｓに対して

は、ｓ∈Ｂ_ｎ ^ｍのとき１となるｖ^ｍ _ｓ，ｎを用いて、

とすることができる。同様の変形を行うと、上記の式（４）は、以下の式（５）となる。

また、

とすると、

と表すことができる。更に、ｖ^ｍ _ｓ，ｎ∈｛０，１｝においては、

と表すことができる。

したがって、上記の式（５）は、以下の式（７）で表すことができる。

ここでは、

とした。これにより、上記の式（７）に示されるように、ｎ番目のUEの可用帯域Ｔ_ｎが、ｖ^ｍ _ｓ，ｎに関するＳ次多項式（ただし、ＳはBS集合Ｂの要素数）として表される。

制御を行う時間幅をCTI（Control Time Interval）と呼び、CTIは任意の時間幅で設定される。或る制御時刻における制御を実施するにあたり、制御対象となる制御区域内のUE集合をＵとして、これらのUEから、各UEの位置ｘ_ｎが前の制御時刻で割り当てられたＢ_ｎ ^ｍを通じて制御装置１０に申告されるものとする。もし前の制御時刻で割り当てられたＢ_ｎ ^ｍが存在しない場合は受信電力が最も高いプライマリBSを通じて申告されるものとする。なお、これらの情報は過去の各UE位置ｘ_ｎ、又は別の情報源から推定若しくは予測した値であっても構わない。この場合、位置推定・予測機能は、本実施形態に係るシステム内にあってもよい。

制御装置１０において、各BSの位置ｙ_ｓが既知の下、全BSに関してＰ_ｓ ^ｍ＝Ｐ_ｓ ^ｍａｘ／ｍとした上で、ユーザの通信品質を最適化するｓ∈Ｂ，ｎ∈Ｕ，ｍ∈Ｍにおける

を算出するための最適化問題を定式化し、この最適化問題を計算装置２０によって解くことを考える。

以降では、ユーザの通信品質として可用帯域を考え、可用帯域のUE平均を最大化するものとする。この最大化問題は以下の式（８）のように定式化される。

上記の式（８）に示す最大化問題を量子アニーリングマシン等に入力することを考える。量子アニーリングマシンは、QUBO形式の場合は０か１を取る変数（ビット）からなるハミルトニアンを入力し、このハミルトニアンを最小化す変数の値を算出するコンピュータである。ここでは、ｖ^ｍ _ｓ，ｎを変数として考え、（１／Ｎ）Σ_ｎ∈ＵＴ_ｎの最大化は－（１／Ｎ）Σ_ｎ∈ＵＴ_ｎの最小化としてハミルトニアンＨを以下の式（９）のように表す。

ここで、ＫはＫ＞０を満たす制約条件の強さを表す係数であり、Σ_ｎ∈Ｕｖ^ｍ _ｓ，ｎ≦１，∀ｓ∈Ｂ，∀ｍ∈Ｍの制約条件を表す。

QUBO形式は二次までの多項式を使用可能であるが、上記のハミルトニアンＨはＳ次多項式であるため、これを文献「Dattani, Nike. "Quadratization in discrete optimization and quantum mechanics." arXiv preprint arXiv: 1901.04405 (2019).https://arxiv.org/abs/1901.04405」に記載されている手法によりｖ^ｍ _ｓ，ｎに関する二次多項式へ変換した後、量子アニーリングマシン等である計算装置２０により、

を満たすｖ^ｍ _ｓ，ｎを得る。これにより、各UEに対する最適なリソース（サブキャリア）割り当てを示す最適解ｖ^ｍ _ｓ，ｎが得られ、制御装置１０は、これらのｖ^ｍ _ｓ，ｎに基づいて、各BSに対してリソース（サブキャリア）の割り当てを要求する。各BSでは、この要求に応じてUEに対してサブキャリアを割り当てる。なお、このような演算（つまり、ｖ^ｍ _ｓ，ｎの算出）及びリソース割り当てはCTI毎に実施される。

＜制御装置１０の機能構成＞
次に、本実施形態に係る制御装置１０の機能構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、第一の実施形態に係る制御装置１０の機能構成の一例を示す図である。

図２に示すように、本実施形態に係る制御装置１０は、収集部１０１と、ハミルトニアン生成部１０２と、最適解収集部１０３と、割当部１０４とを有する。

収集部１０１は、各UEに対する最適なリソース割り当ての算出に必要な各種情報（例えば、各UEの位置ｘ_ｎやその他の既知の情報（例えば、各BSの位置ｙ_ｎ）等）を収集する。ハミルトニアン生成部１０２は、上記の式（９）に示すハミルトニアンＨを生成すると共にｖ^ｍ _ｓ，ｎに関する二次多項式に変換し、計算装置２０に送信する。最適解収集部１０３は、計算装置２０によって算出された最適解ｖ^ｍ _ｓ，ｎを収集する。割当部１０４は、最適解収集部１０３によって収集された最適解ｖ^ｍ _ｓ，ｎに基づいて、各BSに対してリソース割り当てを要求する。

＜制御装置１０のハードウェア構成＞
次に、本実施形態に係る制御装置１０のハードウェア構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、第一の実施形態に係る制御装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。

図３に示すように、本実施形態に係る制御装置１０は一般的なコンピュータ又はコンピュータシステムで実現され、ハードウェアとして、入力装置２０１と、表示装置２０２と、外部Ｉ／Ｆ２０３と、通信Ｉ／Ｆ２０４と、プロセッサ２０５と、メモリ装置２０６とを有する。これらの各ハードウェアは、それぞれがバス２０７を介して通信可能に接続されている。

入力装置２０１は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等である。表示装置２０２は、例えば、ディスプレイ等である。なお、制御装置１０は、入力装置２０１及び表示装置２０２のうちの少なくとも一方を有していなくてもよい。

外部Ｉ／Ｆ２０３は、記録媒体２０３ａ等の外部装置とのインタフェースである。制御装置１０は、外部Ｉ／Ｆ２０３を介して、記録媒体２０３ａの読み取りや書き込み等を行うことができる。記録媒体２０３ａには、例えば、制御装置１０が有する各機能部を実現する１以上のプログラムが格納されていてもよい。

なお、記録媒体２０３ａとしては、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等がある。

通信Ｉ／Ｆ２０４は、制御装置１０を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。なお、制御装置１０が有する各機能部を実現する１以上のプログラムは、通信Ｉ／Ｆ２０４を介して、所定のサーバ装置等から取得（ダウンロード）されてもよい。

プロセッサ２０５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の各種演算装置である。制御装置１０が有する各機能部は、例えば、メモリ装置２０６に格納された１以上のプログラムがプロセッサ２０５に実行させる処理により実現される。

メモリ装置２０６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等の各種記憶装置である。

本実施形態に係る制御装置１０は、図３に示すハードウェア構成により、後述するリソース割当処理を実現することができる。なお、図３に示すハードウェア構成は一例であって、制御装置１０は、他のハードウェア構成を有していてもよい。例えば、制御装置１０は、複数のプロセッサ２０５を有していてもよいし、複数のメモリ装置２０６を有していてもよい。

＜リソース割当処理の流れ＞
次に、本実施形態に係る制御装置１０が実行するリソース割当処理の流れについて、図４を参照しながら説明する。図４は、第一の実施形態に係るリソース割当処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、このリソース割当処理は、CTI毎に繰り返し実行される。

まず、収集部１０１は、各UEに対する最適なリソース割り当ての算出に必要な各種情報（例えば、各UEの位置ｘ_ｎやその他の既知の情報（例えば、各BSの位置ｙ_ｎ）等）を収集する（ステップＳ１０１）。

次に、ハミルトニアン生成部１０２は、上記の式（９）に示すハミルトニアンＨを生成すると共にｖ^ｍ _ｓ，ｎに関する二次多項式に変換する（ステップＳ１０２）。

次に、ハミルトニアン生成部１０２は、上記のステップＳ１０２で生成及び変換されたハミルトニアンＨを計算装置２０に送信して、最適解の計算を要求する（ステップＳ１０３）。これにより、計算装置２０にて各UEに対する最適なリソース割り当てを示す最適解ｖ^ｍ _ｓ，ｎ（つまり、数１５に示す集合ｖ）が計算される。

次に、最適解収集部１０３は、計算装置２０によって算出された最適解ｖ^ｍ _ｓ，ｎを計算装置２０から収集する（ステップＳ１０４）。

そして、割当部１０４は、上記のステップＳ１０４で収集された最適解ｖ^ｍ _ｓ，ｎに基づいて、各BSに対してリソース割り当てを要求する（ステップＳ１０５）。これにより、各BSにてUEに対して最適なリソース（サブキャリア）が割り当てられる。

以上のように、本実施形態に係る制御装置１０は、ユーザの通信品質に関する最適化問題（例えば、上記の式（８）に示す最適化問題）をQUBO形式で表現した上で、量子アニーリングマシン等の計算装置２０に入力する。これにより、当該計算装置２０にてユーザの通信品質に関する最適化問題を高速に解くことができ、制御装置１０は、当該最適化問題の最適解を短時間で得ることが可能となる（つまり、CTI以内に最適なリソース割り当てを決定することが可能となる。）。このため、各UEに対してユーザの高い通信品質の通信ネットワークを提供することが可能となる。

［第二の実施形態］
次に、第二の実施形態について説明する。第一の実施形態では各サブキャリアに対する電力の割り当てをＰ_ｓ ^ｍ＝Ｐ_ｓ ^ｍａｘ／ｍとした場合（つまり、各サブキャリアに対して均等に電力を割り当てた場合）について説明したが、第二の実施形態では、各サブキャリアに対する電力の割り当ても最適化する場合について説明する。

なお、第二の実施形態では、主に、第一の実施形態との相違点について説明し、第一の実施形態と同一の構成要素についてはその説明を省略するものとする。

＜制御装置１０の機能構成＞
まず、本実施形態に係る制御装置１０の機能構成について、図５を参照しながら説明する。図５は、第二の実施形態に係る制御装置１０の機能構成の一例を示す図である。

図５に示すように、本実施形態に係る制御装置１０は、収集部１０１、ハミルトニアン生成部１０２、最適解収集部１０３及び割当部１０４に加えて、最適電力算出部１０５を有する。

最適電力算出部１０５は、第一の実施形態で得られた最適なリソース割り当てｖ^ｍ _ｓ，ｎにおいて、全BSに関してΣ_ｍＰ_ｓ ^ｍ≦Ｐ_ｓ ^ｍａｘを満たした上で、以下の式（１０）に示す最適化問題を実現するｓ∈Ｂ，ｎ∈Ｕ，ｍ∈ＭにおけるＰ＝｛Ｐ_ｓ ^ｍ｜ｓ∈Ｂ，ｍ∈Ｍ｝を算出する。

これにより、各BSにおける各サブキャリアに対する最適な電力の割り当てを示す最適解Ｐ_ｓ ^ｍが得られ、各BSにてｖ^ｍ _ｓ，ｎに基づくサブキャリアがUEに割り当てられると共に、Ｐ_ｓ ^ｍに基づく電力が各サブキャリアに割り当てられる。なお、最適な電力の割り当てが算出された後に、これらの最適な電力割り当てを用いて更にｖ^ｍ _ｓ，ｎを最適化してもよい。

＜リソース割当処理の流れ＞
次に、本実施形態に係る制御装置１０が実行するリソース割当処理の流れについて、図６を参照しながら説明する。図６は、第二の実施形態に係るリソース割当処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、このリソース割当処理は、CTI毎に繰り返し実行される。図６のステップＳ２０１～ステップＳ２０４は、図４のステップＳ１０１～ステップＳ１０４とそれぞれ同様であるため、その説明を省略する。

ステップＳ２０４に続いて、最適電力算出部１０５は、上記の式（１０）により、各BSにおける各サブキャリアに対する最適な電力の割り当てを示す最適解Ｐ_ｓ ^ｍを算出する（ステップＳ２０５）。

そして、割当部１０４は、上記のステップＳ２０４で収集された最適解ｖ^ｍ _ｓ，ｎと上記のステップＳ２０５で算出された最適解Ｐ_ｓ ^ｍとに基づいて、各BSに対してリソース割り当てと電力割り当てを要求する（ステップＳ２０６）。これにより、各BSにてUEに対して最適なリソース（サブキャリア）が割り当てられると共に、各サブキャリアに対して最適な電力が割り当てられる。

なお、例えば、上記のステップＳ２０５が実行された後、最適な電力割り当てＰ_ｓ ^ｍを用いて、上記のステップＳ２０２～ステップＳ２０４を再度実行して、最適解ｖ^ｍ _ｓ，ｎを得た後に、上記のステップＳ２０６が実行されてもよい。また、次の制御時刻におけるリソース割当処理のステップＳ２０２では、前の制御時刻で算出された最適な電力割り当てＰ_ｓ ^ｍを用いてハミルトニアンＨが生成されてもよい。

以上のように、本実施形態に係る制御装置１０は、最適なリソース割り当てを高速に決定すると共に、各サブキャリアに対する最適な電力割り当ても決定することが可能となる。

本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載から逸脱することなく、種々の変形や変更、既知の技術との組み合わせ等が可能である。

１０制御装置
２０計算装置
１０１収集部
１０２ハミルトニアン生成部
１０３最適解収集部
１０４割当部
１０５最適電力算出部
２０１入力装置
２０２表示装置
２０３ａ記録媒体
２０４通信Ｉ／Ｆ
２０５プロセッサ
２０６メモリ装置
２０７バス

Claims

複数の基地局の無線リソースを複数のユーザ装置に割り当てるための制御装置であって、
各基地局の位置と、各ユーザ装置の位置とを少なくとも入力する入力部と、
前記各基地局の位置と前記各ユーザ装置の位置から計算されるSINRに基づいて、前記各ユーザ装置の可用帯域の平均値が最大となる無線リソースの割り当てを算出するためのハミルトニアンを生成する生成部と、
前記ハミルトニアンを最小化する変数の割り当ての計算を量子コンピュータに要求する要求部と、
前記量子コンピュータによって計算された変数の割り当てを、前記各ユーザ装置に対する無線リソースの割り当て情報として出力する出力部と、
を有し、
前記生成部は、
ｓ番目の基地局のｍ番目のサブキャリアをｎ番目のユーザ装置に割り当てるか否かを０又は１で表すｖ _ｓ，ｎ ^ｍを変数、前記基地局の総数Ｓとして、変数ｖ _ｓ，ｎ ^ｍに関するＳ次のハミルトニアンを生成した後、前記Ｓ次のハミルトニアンを二次の多項式で表されるQUBO形式のハミルトニアンに変換することにより、前記ハミルトニアンを生成する、ことを特徴とする制御装置。
前記要求部は、前記量子コンピュータとして量子アニーリングマシンに前記ハミルトニアンを最小化する変数の割り当ての計算を要求する、ことを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
前記生成部は、
前記各基地局の各々における各サブキャリアへの電力の割り当ては均一であるものとして、前記無線リソースとして前記サブキャリアの割り当てを算出するためのハミルトニアンを生成する、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の制御装置。
前記各ユーザ装置に対する無線リソースの割り当て情報と、前記各基地局における最大電力とを用いて、前記各ユーザ装置の可用帯域の平均値が最大となる各サブキャリアへの電力の割り当てを算出する算出部を更に有し、
前記出力部は、
前記各サブキャリアへの電力の割り当てを示す情報を出力する、ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の制御装置。
前記生成部は、
前記各基地局の各々における各サブキャリアへの電力の割り当てが、前記算出部で算出された電力の割り当てであるものとして、前記無線リソースとして前記サブキャリアの割り当てを算出するためのハミルトニアンを生成する、ことを特徴とする請求項４に記載の制御装置。
複数の基地局の無線リソースを複数のユーザ装置に割り当てるための制御装置が、
各基地局の位置と、各ユーザ装置の位置とを少なくとも入力する入力手順と、
前記各基地局の位置と前記各ユーザ装置の位置から計算されるSINRに基づいて、前記各ユーザ装置の可用帯域の平均値が最大となる無線リソースの割り当てを算出するためのハミルトニアンを生成する生成手順と、
前記ハミルトニアンを最小化する変数の割り当ての計算を量子コンピュータに要求する要求手順と、
前記量子コンピュータによって計算された変数の割り当てを、前記各ユーザ装置に対する無線リソースの割り当て情報として出力する出力手順と、
を実行し、
前記生成手順は、
ｓ番目の基地局のｍ番目のサブキャリアをｎ番目のユーザ装置に割り当てるか否かを０又は１で表すｖ _ｓ，ｎ ^ｍを変数、前記基地局の総数Ｓとして、変数ｖ _ｓ，ｎ ^ｍに関するＳ次のハミルトニアンを生成した後、前記Ｓ次のハミルトニアンを二次の多項式で表されるQUBO形式のハミルトニアンに変換することにより、前記ハミルトニアンを生成する、ことを特徴とする制御方法。
コンピュータを、請求項１乃至５の何れか一項に記載の制御装置として機能させるプログラム。