JP7427134B1 - 通信装置、パラメータ生成装置、通信システム、方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
Claims (21)
- 複数の通信ノードの各通信ノードとの通信の頻度を計測し、前記各通信ノードについて当該計測された頻度を表す2値時系列からなる観測データを生成する頻度計測部と、
機械学習により推定された最尤パラメータをもつ混合確率分布に基づいて、前記観測データを複数のクラスタのうちの1つのクラスタに分類するクラスタリング部と、
前記観測データが分類された当該クラスタに対応付けされた割り当て量の計算資源を、当該各通信ノードに割り当てる資源割り当て部と
を備えることを特徴とする通信装置。 - 請求項1に記載の通信装置であって、前記混合確率分布は、混合ベルヌーイ分布である、通信装置。
- 請求項1に記載の通信装置であって、前記機械学習は、EM(Expectation-Maximization)アルゴリズムによる最尤推定を含む、通信装置。
- 請求項1に記載の通信装置であって、
クラスタと計算資源の割り当て量との対応関係を定めるルックアップテーブルをさらに備え、
前記資源割り当て部は、前記ルックアップテーブルを参照して、当該各通信ノードに割り当てるべき割り当て量を決定する、通信装置。 - 請求項1に記載の通信装置であって、
前記複数の通信ノードの各々は、移動通信システムに対して位置登録要求信号を発信する移動端末であり、
前記頻度計測部は、前記位置登録要求信号の発信頻度を前記通信の頻度として計測する、通信装置。 - 請求項1に記載の通信装置であって、前記計算資源は、複数のプロセッサコアを含む、通信装置。
- 複数の通信ノードの各通信ノードとの通信の頻度を表す2値時系列からなる訓練データが格納されている訓練データ格納部と、
前記訓練データ格納部から読み出された訓練データセットを用いて、混合確率分布に基づく機械学習を実行して当該混合確率分布の最尤パラメータを推定する機械学習部と、
当該推定された最尤パラメータのデータを格納するパラメータ格納部と
を備え、
前記各通信ノードについての訓練データには、予め計算資源の割り当て量が対応付けされている、
ことを特徴とするパラメータ生成装置。 - 請求項7に記載のパラメータ生成装置であって、前記混合確率分布は、混合ベルヌーイ分布である、パラメータ生成装置。
- 請求項7に記載のパラメータ生成装置であって、前記機械学習は、EM(Expectation-Maximization)アルゴリズムによる最尤推定を含む、パラメータ生成装置。
- 請求項7に記載のパラメータ生成装置であって、前記複数の通信ノードの各々は、移動通信システムに対して位置登録要求信号を発信する移動端末であり、前記通信の頻度は、前記位置登録要求信号の発信頻度である、パラメータ生成装置。
- 請求項1から6のうちのいずれか1項に記載の通信装置と、
請求項7から10のうちのいずれか1項に記載のパラメータ生成装置と
を含む通信システム。 - 通信装置において計算資源を割り当てる方法であって、
複数の通信ノードの各通信ノードとの通信の頻度を計測するステップと、
前記各通信ノードについて当該計測された頻度を表す2値時系列からなる観測データを生成するステップと、
機械学習により推定された最尤パラメータをもつ混合確率分布に基づいて、前記観測データを複数のクラスタのうちの1つのクラスタに分類するステップと、
前記観測データが分類された当該クラスタに対応付けされた割り当て量の計算資源を、当該各通信ノードに割り当てるステップと
を備えることを特徴とする方法。 - 請求項12に記載の方法であって、前記混合確率分布は、混合ベルヌーイ分布である、方法。
- 請求項12に記載の方法であって、前記機械学習は、EM(Expectation-Maximization)アルゴリズムによる最尤推定を含む、方法。
- 請求項12に記載の方法であって、クラスタと計算資源の割り当て量との対応関係を定めるルックアップテーブルを参照して、当該各通信ノードに割り当てるべき割り当て量を決定するステップをさらに備える方法。
- 単数または複数のプロセッサを備えた通信装置用のコンピュータプログラムであって、前記単数または複数のプロセッサにより実行されると、請求項12から15のうちのいずれか1項に記載の方法を前記通信装置に実施させるように構成されたコンピュータプログラム。
- 複数の通信ノードの各通信ノードとの通信の頻度を表す2値時系列からなる訓練データが格納されている訓練データ格納部から、訓練データセットを読み出すステップと、
当該読み出された訓練データセットを用いて、混合確率分布に基づく機械学習を実行して当該混合確率分布の最尤パラメータを推定するステップと、
当該推定された最尤パラメータのデータをパラメータ格納部に格納するステップと
を備え、
前記各通信ノードについての訓練データには、それぞれ、予め計算資源の割り当て量が対応付けされている、
ことを特徴とする方法。 - 請求項17に記載の方法であって、前記混合確率分布は、混合ベルヌーイ分布である、パラメータ生成方法。
- 請求項17に記載の方法であって、前記機械学習は、EM(Expectation-Maximization)アルゴリズムによる最尤推定を含む、方法。
- 請求項17に記載の方法であって、前記複数の通信ノードの各々は、移動通信ネットワークシステムに対して位置登録要求信号を発信する移動端末であり、前記位置登録要求信号の発信頻度が前記通信の頻度である、方法。
- 単数または複数のプロセッサを備えたパラメータ生成装置用のコンピュータプログラムであって、前記単数または複数のプロセッサにより実行されると、請求項17から20のうちのいずれか1項に記載の方法を前記パラメータ生成装置に実施させるように構成されたコンピュータプログラム。
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China Telecom,KI on UPF Support for Multiple Network Slice Sharing[online],3GPP TSG CT WG4 #99e C4-204474,2020年08月27日,[検索日2024.1.9],インターネット <URL:https://www.3gpp.org/ftp/tsg_ct/WG4_protocollars_ex-CN4/TSGCT4_99e_meeting/Docs/C4-204474.zip> |
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