WO2022215131A1 - 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム - Google Patents

通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2022215131A1
WO2022215131A1 PCT/JP2021/014532 JP2021014532W WO2022215131A1 WO 2022215131 A1 WO2022215131 A1 WO 2022215131A1 JP 2021014532 W JP2021014532 W JP 2021014532W WO 2022215131 A1 WO2022215131 A1 WO 2022215131A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
unit
propagation loss
radio wave
design support
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/014532
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
稔 猪又
渉 山田
伸晃 久野
元晴 佐々木
Original Assignee
日本電信電話株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電信電話株式会社 filed Critical 日本電信電話株式会社
Priority to JP2023512521A priority Critical patent/JPWO2022215131A1/ja
Priority to PCT/JP2021/014532 priority patent/WO2022215131A1/ja
Priority to US18/548,153 priority patent/US20240162997A1/en
Publication of WO2022215131A1 publication Critical patent/WO2022215131A1/ja

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/391—Modelling the propagation channel
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/18—Network planning tools
    • H04W16/20—Network planning tools for indoor coverage or short range network deployment
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/22—Traffic simulation tools or models
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/06—Testing, supervising or monitoring using simulated traffic

Definitions

  • the present invention relates to technology that supports wireless communication design according to the user's purpose of use.
  • the quality of wireless communication changes from moment to moment depending on the situation, and the quality may not be stable due to the influence of the surrounding environment such as users and base stations. Therefore, in order to enable wireless communication to be used with optimal quality according to the user's purpose, there is a need for technology that supports the design of wireless communication.
  • the disclosed technology aims to support the design of wireless communication according to the user's purpose of use.
  • the disclosed technology includes an acquisition unit that acquires point cloud data of a structure and measurement data of radio wave intensity, and structure data that indicates the shape and material of the structure based on the result of object recognition of the point cloud data.
  • a structure data generation unit to generate;
  • a propagation loss calculation unit for calculating a propagation loss based on measurement data of radio wave intensity in an environment including the structure; and a correspondence between the structure data and the propagation loss data.
  • an output unit for outputting data.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of a communication design support system and an example of a functional configuration of a communication design support device;
  • FIG. 10 is a flow chart showing an example of the flow of communication design support processing; 4 is a flowchart showing an example of the flow of 3D CAD data generation processing; 9 is a flowchart showing an example of the flow of ray tracing model tuning processing;
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of statistical model tuning processing;
  • FIG. FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of environment label selection processing based on threshold determination;
  • FIG. 10 is a flow chart showing an example of the flow of classifier learning processing.
  • FIG. 10 is a flow chart showing an example of the flow of classifier learning processing.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of environment label selection processing based on classifier determination;
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the flow of frequency correction processing; It is a figure which shows the hardware configuration example of a computer.
  • 6 is a flow chart showing an example of the flow of communication design support processing according to the first embodiment;
  • 10 is a flow chart showing an example of the flow of communication design support processing according to the second embodiment;
  • FIG. 11 is a flow chart showing an example of the flow of communication design support processing according to the third embodiment;
  • FIG. FIG. 16 is a flow chart showing an example of the flow of communication design support processing according to the fourth embodiment;
  • FIG. FIG. 16 is a flow chart showing an example of the flow of communication design support processing according to the fifth embodiment;
  • FIG. FIG. 16 is a flow chart showing an example of the flow of communication design support processing according to the sixth embodiment;
  • the communication design support system 1 is a system that supports communication design work in various processes such as introduction, investigation, and proposal of a wireless communication system.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of a communication design support system and an example of the functional configuration of a communication design support device.
  • a communication design support system 1 includes a communication design support device 10 , an imaging device 20 , a distance measuring device 30 , and a wireless communication device 40 .
  • the communication design support device 10 includes a site survey unit 11, an environment label selection unit 12, a data processing unit 13, a radio wave intensity estimation unit 14, and a propagation model storage unit 15.
  • the photographing device 20 is, for example, a camera, which photographs the communication usage environment, acquires image data, and transmits the image data to the communication design support device 10 .
  • the distance measuring device 30 is, for example, a sensor, LiDAR, etc., measures the distance between installed objects, inner walls, etc. in the communication usage environment, and transmits the measurement data to the communication design support device 10 .
  • the wireless communication device 40 performs wireless communication in the communication usage environment, acquires information indicating the wireless communication specification such as received power, and transmits the information to the communication design support device 10 .
  • the communication design support device 10 includes a site survey section 11 , an environment label selection section 12 , a data processing section 13 , a radio wave intensity estimation section 14 and a propagation model storage section 15 .
  • the propagation model storage unit 15 stores a propagation model that defines the process of estimating the radio wave intensity of wireless communication.
  • the propagation model uses various models such as the ray trace model 101 and the statistical model 102 . Note that the propagation model storage unit 15 may store either the ray tracing model 101 or the statistical model 102, or may store both and select and use either one.
  • the ray tracing model 101 is a kind of propagation model for estimating radio wave intensity by means of a technique called a ray tracing method, which simulates an image observed at a certain point by tracking radio waves.
  • the statistical model 102 is a kind of propagation model that estimates radio wave intensity by statistical calculation based on the distance between transmission and reception, electric field intensity, and the like.
  • the site survey unit 11 acquires various types of information from the photographing device 20, the distance measuring device 30, the wireless communication device 40, etc., and data indicating the structure of the communication environment such as buildings and installations, such as 3D CAD (Three Dimensional Computer Aided Data). Design) data.
  • 3D CAD Three Dimensional Computer Aided Data
  • the environment label selection unit 12 assigns an environment label to the propagation model based on various information acquired from the photographing device 20, the distance measuring device 30, the wireless communication device 40, etc., the data indicating the structure generated by the site survey unit 11, and the like. to select.
  • the environment label is data indicating the classification of the characteristics of the communication environment.
  • the data processing unit 13 applies techniques such as machine learning to tune various propagation models stored in the propagation model storage unit 15 .
  • the radio wave intensity estimation unit 14 estimates the radio wave intensity in the communication usage environment to be designed by applying various propagation models.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of the flow of communication design support processing. Note that specific operations according to various use cases will be described in Examples 1 to 4, which will be described later.
  • the communication design support device 10 starts communication design support processing in response to the user's operation.
  • the site survey unit 11 acquires relative coordinate information, point cloud data, and radio wave intensity data based on the data received from each device (step S11).
  • the relative coordinate information is information indicating the relative positional relationship of objects, equipment, etc. in the communication environment.
  • Point cloud data is data representing three-dimensional coordinates of a large number of points representing the position and shape of the surface of an object in the communication environment.
  • the radio wave intensity data is data indicating the radio wave intensity at each point in the communication environment.
  • the site survey unit 11 applies a technique such as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) to the image captured by the imaging device 20 or the measurement data measured by the distance measuring device 30 to determine the coordinates of the design target object, equipment, etc. is obtained as relative coordinate information.
  • SLAM Simultaneous Localization and Mapping
  • the site survey unit 11 may simply receive relative coordinate information to which techniques such as SLAM are applied.
  • the site survey unit 11 analyzes the image captured by the imaging device 20 and acquires point cloud data.
  • the site survey unit 11 may simply receive point cloud data as a result of image analysis.
  • the site survey unit 11 also extracts radio wave intensity data from the measurement data received from the wireless communication device 40 .
  • the site survey unit 11 converts the radio wave intensity data into propagation loss data (step S12). For example, the site survey unit 11 calculates the propagation loss PL using the following formula (1).
  • Propagation loss PL Output Pt - Transmitting power loss Lt + Transmitting antenna gain Gt + Receiving antenna gain Gr - Receiving power loss Lr - Radio wave intensity Pr (1)
  • step S13 the site survey unit 11 converts the point cloud data into 3D CAD data (step S13).
  • 3D CAD data is data representing the shape of an object using a three-dimensional coordinate system. The processing from step S11 to step S13 may not be performed in this order. Details of these processes will be described later.
  • the environment label selection unit 12 selects an environment label to be assigned to the propagation model based on the set of 3D CAD data with coordinate information and propagation loss data (step S14). Specifically, the environment label selection unit 12 extracts feature values (for example, structure density if the communication environment is a factory) from 3D CAD data with reference to past models, and determines the environment to be assigned by threshold determination. Choose a label. Alternatively, the environment label selection unit 12 may select an environment label to be assigned using a classification machine learning device having an automatic propagation environment identification function. Details of these processes will be described later.
  • feature values for example, structure density if the communication environment is a factory
  • the propagation model can also be considered to be a different propagation model for each environmental label.
  • the selection of the environment label to be given can also be said to be the selection of the propagation model.
  • the data processing unit 13 tunes the parameters of the propagation model using the propagation loss data (step S15). Specifically, data processing unit 13 updates parameters of ray tracing model 101 and statistical model 102 . By tuning the propagation model according to the communication usage environment, it is possible to improve the estimation accuracy of the radio wave intensity. Details of the processing in step S15 will be described later.
  • the radio wave intensity estimation unit 14 receives the input of the frequency band of the estimation system and calculates the propagation loss PL with respect to the distance (step S16).
  • An estimation system is a communication usage environment system to be estimated. Specifically, the radio wave intensity estimating unit 14 inputs the frequency band to the propagation model (ray trace model 101 or statistical model 102) to which the environmental label is assigned, and performs simulation to calculate the propagation loss PL. Then, the radio wave intensity estimation unit 14 calculates the radio wave intensity Pr by the following equation (2) based on the calculated propagation loss PL (step S17).
  • Radio field intensity Pr Output Pt - Transmission power loss Lt + Transmission antenna gain Gt + Reception antenna gain Gr - Reception power loss Lr - Propagation loss PL (2)
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the flow of 3D CAD data generation processing.
  • the 3D CAD data generation processing is the details of the processing from step S11 to step S13 described above.
  • the site survey unit 11 collects measurement data from each device (step S21). Next, the site survey unit 11 executes the first to third processing flows in parallel. Note that the site survey unit 11 may process all or part of the first to third processing flows in an arbitrary order.
  • the site survey unit 11 merges the point cloud data (step S221). Specifically, when the site survey unit 11 acquires point cloud data from a plurality of devices, the site survey unit 11 translates and rotates the coordinates from the positions of the three reference markers in order to match the respective coordinate systems. merge. Next, the site survey unit 11 separates layers of ceilings, floors, walls and other structures from the point cloud distribution (step S222). This is because the distribution of the amount of acquired point cloud data differs with respect to the surface area.
  • the site survey unit 11 filters the point cloud data (step S223). Specifically, the site survey unit 11 performs filtering by downsampling using a "Voxel Grid Filter" or the like. When the collected measurement data is image data, the site survey unit 11 may model the pixels of the image as corresponding to the point cloud. Next, the site survey unit 11 divides the point group for each structure by the region growing method (step S224).
  • the site survey unit 11 recognizes the object by CNN (Convolutional Neural Network) and adds typical material information of the recognized object (step S225). Subsequently, the site survey unit 11 executes plane detection by RANSAC (Random sample consensus) (step S234). In the process of step S234, the site survey unit 11 may subdivide the plane into plane elements by Delaunay triangulation after detecting the plane.
  • This first processing flow generates 3D CAD data representing various structures including structures attached to the building such as ceilings, floors, walls, etc. and installations inside the building.
  • the site survey unit 11 calculates the average received power for each measurement point based on the received measurement data such as radio wave intensity (step S231). Then, the site survey unit 11 converts the average received power to the receiving antenna end power (step S232), subtracts the gain of the receiving antenna (step S233), and subtracts the transmission EIRP (Equivalent Isotropic Radiated Power) (step S234). and convert to propagation loss data.
  • the site survey unit 11 converts the average received power to the receiving antenna end power (step S232), subtracts the gain of the receiving antenna (step S233), and subtracts the transmission EIRP (Equivalent Isotropic Radiated Power) (step S234). and convert to propagation loss data.
  • the site survey unit 11 converts the average received power to the receiving antenna end power (step S232), subtracts the gain of the receiving antenna (step S233), and subtracts the transmission EIRP (Equivalent Isotropic Radiated Power) (step S234). and convert to propagation loss data.
  • EIRP Equivalent I
  • the site survey unit 11 extracts coordinate data by SLAM (step S241).
  • the site survey unit 11 integrates the results of the first to third processing flows and acquires a set of 3D CAD data with coordinate information and propagation loss data (step S25).
  • CAD data such as buildings and structures are used to estimate propagation characteristics.
  • an indoor environment such as a factory, there are cases where there is no data indicating the layout of the structure, and in such cases it is necessary to manually create a CAD of the environment.
  • 3D CAD data is automatically generated based on the measurement data, so wireless communication can be designed without relying on the user's skill.
  • the site survey unit 11 includes an acquisition unit that acquires the point cloud data of the structure and the measurement data of the radio wave intensity, and an acquisition unit that performs object recognition and material determination of the point cloud data, and a structure that indicates the shape and material of the structure.
  • a structure data generation unit that generates data
  • a propagation loss calculation unit that calculates propagation loss based on measurement data of radio wave intensity in an environment including the structure, and data that associates the structure data with the propagation loss data.
  • an output unit that outputs the .
  • the structure data that indicates the shape and material of the structure contains information related to the quality of wireless communication, so it can be said that it is data suitable for wireless communication propagation simulation.
  • the site survey unit 11 further includes an extraction unit that extracts coordinate data by SLAM.
  • step S ⁇ b>15 the data processing unit 13 tunes the ray tracing model 101 or the statistical model 102 .
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the flow of ray tracing model tuning processing.
  • the data processing unit 13 acquires a set of 3D CAD data having the coordinate information acquired by the process of step S26 of the 3D CAD data generation process described above and propagation loss data (step S31). Let the propagation loss data be (X, Y, Z, PL meas ). In addition, when the frequency band of the wireless standard to be measured and the frequency band of the wireless standard to be estimated are different, it is necessary to estimate the frequency characteristics in the data processing unit 13, and PL meas is propagation loss data of two or more different frequency bands. need to get
  • the data processing unit 13 calculates the electric field intensity E for each relative coordinate by ray tracing based on the following formula (step S32).
  • the reflection coefficient R has frequency characteristics, and the reflection coefficient varies depending on the relationship between the material, the shape of the structure, and the wavelength.
  • the parameter ⁇ is a correction coefficient for correcting frequency characteristics.
  • the data processor 13 calculates the propagation loss PL pred from the electric field strength E based on the following equation (step S33).
  • the data processing unit 13 calculates a parameter ⁇ that minimizes the optimization function at each coordinate (step S34).
  • the optimization function is eg ⁇ (PL meas ⁇ PL pred ) 2 .
  • PL measure uses propagation loss data of two or more different frequency bands.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of the flow of statistical model tuning processing.
  • the data processing unit 13 acquires a set of 3D CAD data and propagation loss data having the coordinate information acquired by the process of step S26 of the 3D CAD data generation process described above (step S41). Let the propagation loss data be (X, Y, Z, PL meas ). In addition, when the frequency band of the wireless standard to be measured and the frequency band of the wireless standard to be estimated are different, it is necessary to estimate the frequency characteristics in the data processing unit 13, so PL measure is the propagation loss of two or more different frequency bands. Data.
  • the data processing unit 13 calculates the transmission/reception distance d for each relative coordinate (step S42). Then, the data processing unit 13 calculates the propagation loss PL pred from the electric field strength E based on the following equation (step S43).
  • the parameter ⁇ has frequency characteristics and is a correction coefficient that corrects the frequency characteristics.
  • the data processing unit 13 calculates parameters ⁇ , ⁇ , ⁇ that minimize the optimization function at each coordinate (step S44).
  • PL meas is propagation loss data for two or more different frequency bands.
  • the rate is calculated based on the results of a simulation based on a set of relative coordinates, 3D CAD data, and propagation loss data obtained by a site survey, and the propagation loss data obtained in the usage environment.
  • the race parameter (effective reflection coefficient) or each coefficient of the statistical model is optimized using the radio wave intensity estimation accuracy as an index, and the propagation model is tuned according to the usage environment. This allows the characterization of location-specific and different frequency bands to be evaluated.
  • the data processing unit 13 includes an acquisition unit that acquires data in which the structure data including the coordinate data and the data indicating the propagation loss are associated with each other, and parameters that update the parameters of the propagation model based on the acquired data. It can also be said to include an update part. It can be said that the parameter updating unit reflects the frequency characteristics by applying the propagation model to calculate the electric field intensity and updating the parameter to minimize the propagation loss based on the calculated electric field intensity.
  • step S ⁇ b>14 the environment label selection unit 12 tunes the ray tracing model 101 or the statistical model 102 .
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the flow of environment label selection processing based on threshold determination.
  • the environment label selection unit 12 acquires a set of 3D CAD data and propagation loss data having coordinate information acquired by the process of step S26 of the 3D CAD data generation process described above (step S51). Next, the environment label selection unit 12 calculates the two-dimensional occupation rate X (%) and average height (m) of the structure from the 3D CAD data (step S52). Next, the environment label selection unit 12 compares predetermined thresholds X 0 and X and base station antenna heights H BS and H, and assigns a label (step S53). Specifically, it is determined as follows.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of the flow of classifier learning processing.
  • the environment label selection unit 12 acquires sets of 3D CAD data having coordinate information and propagation loss data acquired at a plurality of locations (step S61).
  • the environment label selection unit 12 calculates the two-dimensional occupation ratio X (%) and average height (m) of the structure from the 3D CAD data (step S62).
  • the environment label selection unit 12 generates a set of propagation loss PL, two-dimensional occupation rate X (%), and average height H (m) for each location (step S63).
  • the environment label selection unit 12 generates a classifier by classification-type machine learning, and assigns a label to the generated group (step S64).
  • the machine learning method may be a classification type learner, and may be, for example, the K-nearest neighbor method, SVM (support vector machine), linear discriminant method, or the like.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of the flow of environment label selection processing based on classifier determination.
  • the environment label selection unit 12 acquires a set of 3D CAD data with coordinate information and propagation loss data acquired at a place to be estimated (step S71). Next, the environment label selection unit 12 calculates the two-dimensional occupation rate X (%) and average height (m) of the structure from the 3D CAD data (step S72). Subsequently, the environment label selection unit 12 inputs a set of the propagation loss PL, the two-dimensional occupation rate X (%), and the average height H (m) to the classifier (step S73). Then, the environment label selection unit 12 determines in which label the data set of the place to be estimated belongs (step S74).
  • the communication design support device 10 by assigning an environment label according to the usage environment, the same effect as selecting a propagation model according to the usage environment can be obtained.
  • the environment label selection unit 12 includes an acquisition unit that acquires data in which structure data including coordinate data and data indicating propagation loss are associated with each other, and a structure shown in the structure data based on the acquired data. and a selection unit that selects data indicating the classification of the characteristics of the communication environment in the object.
  • the acquisition unit further acquires information indicating the height of the antenna of the base station
  • the selection unit calculates the occupancy rate of the structure and the statistical value of the height of the structure, determines the predetermined threshold value and the occupancy rate and the comparison result between the antenna height and the statistical value, the data indicating the classification of the characteristics of the communication environment is selected.
  • the selection unit may calculate the occupancy rate of the structure and the statistic value of the height of the structure, input them to the classifier, and select data indicating the classification of the characteristics of the communication environment. .
  • the environment label selection unit 12 further includes a learning unit that learns a classifier by classification-type machine learning.
  • step S16 the radio wave intensity estimator 14 calculates the propagation loss PL.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of the flow of frequency correction processing.
  • the radio wave intensity estimation unit 14 inputs the frequency band of the estimation system to the propagation model tuned by the data processing unit 13 (step S81). Then, the propagation loss output from the propagation model is obtained (step S82).
  • channel data sensed from existing facilities is calibrated to propagation loss, and frequency-dependent parameters (for example, , reflection coefficient in ray tracing) is tuned (tuned by the data processing unit 13).
  • frequency-dependent parameters for example, , reflection coefficient in ray tracing
  • the radio wave intensity can be estimated by inputting a newly established frequency (for example, a radio standard requiring a license) into the tuned ray trace model 101 or the statistical model 102 and simulating the propagation loss.
  • the radio wave intensity estimation unit 14 includes an acquisition unit that acquires data in which structure data including coordinate data and data indicating propagation loss in a plurality of frequency bands are associated with each other, and a frequency band for which radio wave intensity is to be estimated. It can also be said that it includes an input receiving unit that receives an input, and an estimating unit that inputs a frequency band to the propagation model and estimates the propagation loss.
  • the radio wave intensity estimation unit 14 obtains a two-dimensional ray trace from the radio wave transmission point to the reception point in order to speed up the estimation process. , and the height information of the reception point, a three-dimensional ray trace corresponding to the two-dimensional ray trace may be obtained. This makes it possible to search for the main ray, suppressing deterioration in accuracy and speeding up the processing compared to finding the three-dimensional ray trace from the beginning.
  • the radio wave intensity estimation unit 14 estimates the width, height, shape, position, etc. of each surface of objects (structures, buildings, etc.) in the target area. may be converted into two-dimensional mesh data. Since the mesh data has the format of image data, it has the feature that it can be read and processed at high speed using a GPU (Graphics Processing Unit).
  • GPU Graphics Processing Unit
  • the communication design support apparatus 10 includes a propagation model storage unit that stores a propagation model, an acquisition unit that acquires point cloud data of a structure and measurement data of radio wave intensity in multiple frequency bands, and a propagation model based on the acquired data. It can be said that a parameter updater that updates the parameters of the model and an estimator that estimates the propagation loss based on the propagation model are provided. This makes it possible to implement communication design that does not rely on the skill of the user.
  • the communication design support apparatus 10 can be realized, for example, by causing a computer to execute a program describing the processing contents described in this embodiment.
  • the above program can be recorded on a computer-readable recording medium (portable memory, etc.), saved, or distributed. It is also possible to provide the above program through a network such as the Internet or e-mail.
  • FIG. 10 is a diagram showing a hardware configuration example of the computer.
  • the computer of FIG. 10 has a drive device 1000, an auxiliary storage device 1002, a memory device 1003, a CPU 1004, an interface device 1005, a display device 1006, an input device 1007, an output device 1008, etc., which are connected to each other via a bus B, respectively.
  • a program that implements the processing in the computer is provided by a recording medium 1001 such as a CD-ROM or memory card, for example.
  • a recording medium 1001 such as a CD-ROM or memory card
  • the program is installed from the recording medium 1001 to the auxiliary storage device 1002 via the drive device 1000 .
  • the program does not necessarily need to be installed from the recording medium 1001, and may be downloaded from another computer via the network.
  • the auxiliary storage device 1002 stores installed programs, as well as necessary files and data.
  • the memory device 1003 reads and stores the program from the auxiliary storage device 1002 when a program activation instruction is received.
  • the CPU 1004 implements functions related to each unit described in this embodiment according to programs stored in the memory device 1003 .
  • the interface device 1005 is used as an interface for connecting to the network.
  • a display device 1006 displays a GUI or the like by a program.
  • An input device 1007 is composed of a keyboard, a mouse, buttons, a touch panel, or the like, and is used to input various operational instructions.
  • the output device 1008 outputs the calculation result. Note that the communication design support apparatus 10 may not include either or both of the display device 1006 and the input device 1007 .
  • Example 1 to 6 will be described below as specific examples of the technology according to the present embodiment. In addition, each example from Example 1 to Example 6 can be suitably combined and implemented.
  • Example 1 In Example 1, for the purpose of automating local survey work, the local person in charge uses a tablet terminal such as a smartphone to take pictures, acquire Lidar, and measure the radio standard radio wave intensity for measurement while moving around the site. do.
  • the communication design support device 10 creates and displays 3D CAD data from the measurement results.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of communication design support processing according to the first embodiment.
  • the site survey unit 11 acquires relative coordinate information, point cloud data, and radio wave intensity data based on the input information (step S91). Since the point cloud data, the radio field intensity, and the coordinates are acquired by different modules, they are collated by time stamps. Subsequently, based on the wireless standard information, the site survey unit 11 refers to the reception power-reception antenna end power conversion table of the measuring device, transmission EIRP information, etc., and converts the radio wave intensity data into propagation loss data (step S92). ). Next, the site survey unit 11 converts the point cloud data into 3D CAD data (step S93).
  • the site survey unit 11 displays a set of 3D CAD data with coordinate information and propagation loss data (step S94).
  • Local personnel or sales/SE personnel can refer to the created 3D CAD data and propagation loss data sets, or call them for use in design.
  • Example 2 In the second embodiment, an example is shown in which a local person in charge simply estimates the propagation quality of a wireless standard different from that at the time of measurement based on the measurement result of the wireless standard for measurement, and utilizes it for estimating the scale of equipment and the like.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an example of the flow of communication design support processing according to the second embodiment.
  • the user such as the local person in charge enters the estimated base station location and terminal station design conditions (eg, location information), wireless standards used for measurement and estimation, and account information.
  • the user inputs account information, inputs information such as 2.4 GHz WLAN, 5 GHz WLAN, and 60 GHz WiGig as wireless standards for measurement, and inputs information such as 4.8 GHz L5G and 28 GHz L5G as wireless standards for estimation. .
  • the environment label selection unit 12 calculates the two-dimensional occupation rate X (%) and average height (m) of the structure from the 3D CAD data (step S101). Next, the environment label selection unit 12 compares predetermined thresholds X 0 and X and base station antenna heights H BS and H, and assigns a label (step S102).
  • the radio wave intensity estimating unit 14 the statistical model and the ray trace model are significantly different in the characteristics of the calculation time and output propagation quality information.
  • the raytrace model can estimate the path loss for each location, whereas the statistical model can only estimate the change of the path loss over distance. However, the ray trace model has the characteristic of requiring more computation time than the statistical model. Therefore, a statistical model is used when simply estimating the facility scale, etc.
  • the data processing unit 13 tunes the parameters of the statistical model using the propagation loss data (step S103). Subsequently, the radio wave intensity estimation unit 14 receives the input of the base station-terminal distance and the frequency band of the estimation system, and calculates the propagation loss PL with respect to the distance (step S104). The radio wave intensity estimation unit 14 calculates the radio wave intensity Pr based on the calculated propagation loss PL (step S105).
  • the local person in charge or the sales/SE person in charge can design or estimate based on the estimated radio field strength Pr.
  • Example 3 the person in charge of operation and design of the radio equipment estimates the propagation quality of the radio standard different from that at the time of measurement for each designated terminal station position based on the measurement result of the radio standard for measurement, and determines the radio parameter.
  • a design example is shown.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of the flow of communication design support processing according to the third embodiment.
  • the user such as the local person in charge enters the estimated base station and terminal station design conditions (for example, location information, etc.), wireless standards used for measurement and estimation, and account information.
  • the user inputs account information, inputs information such as 2.4 GHz WLAN, 5 GHz WLAN, and 60 GHz WiGig as wireless standards for measurement, and inputs information such as 4.8 GHz L5G and 28 GHz L5G as wireless standards for estimation. .
  • the environment label selection unit 12 calculates the two-dimensional occupation ratio X (%) and the average height (m) of the structure from the 3D CAD data (step S111). Next, the environment label selection unit 12 compares predetermined thresholds X 0 and X and base station antenna heights H BS and H, and assigns a label (step S112).
  • the radio wave intensity estimation unit 14 uses a ray trace model that can be estimated for each terminal station position, the data processing unit 13 tunes the parameters of the ray trace model using the propagation loss data (step S113). Subsequently, the radio wave intensity estimation unit 14 receives the input of the base station-terminal distance and the frequency band of the estimation system, and calculates the propagation loss PL with respect to the distance (step S114). The radio wave intensity estimation unit 14 calculates the radio wave intensity Pr based on the calculated propagation loss PL (step S115).
  • Example 4 shows an example in which a local person in charge or a sales/SE person in charge determines in advance whether or not a system change is necessary in a wireless standard operation phase in an indoor local area.
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of the flow of communication design support processing according to the fourth embodiment.
  • the site survey unit 11 acquires relative coordinate information, point cloud data, and radio wave intensity data (step S121). Next, the site survey unit 11 converts the radio wave intensity data into propagation loss data (step S122). Subsequently, the site survey unit 11 converts the point cloud data into 3D CAD data (step S123). Next, the environment label selection unit 12 calculates the two-dimensional occupation ratio X (%) and average height (m) of the structure from the 3D CAD data (step S124). The environment label selection unit 12 compares predetermined thresholds X 0 and X and base station antenna heights H BS and H, and assigns a label (step S125).
  • the data processing unit 13 uses the propagation loss data to tune the parameters of the statistical model (step S126). Subsequently, the radio wave intensity estimation unit 14 receives the input of the base station-terminal distance and the frequency band of the estimation system, and calculates the propagation loss PL with respect to the distance (step S127). The radio wave intensity estimation unit 14 calculates the radio wave intensity Pr based on the calculated propagation loss PL (step S128).
  • the communication design support apparatus 10 may use 3D CAD data of the corresponding area manually edited by the user, instead of the processing from step S121 to step S123 described above.
  • the site survey unit 11 may have a function of accepting editing of 3D CAD data by a user.
  • the local person in charge or the sales/SE person in charge can judge whether it is necessary to change the design of the wireless standard in operation based on the estimated radio field strength Pr.
  • a fifth embodiment shows an example of estimating the propagation quality of a new wireless standard when an indoor local area is newly established (factory, etc.).
  • FIG. 15 is a flowchart showing an example of the flow of communication design support processing according to the fifth embodiment.
  • a user such as a local person in charge or a sales/SE person in charge creates 3D CAD data from the layout data of the new environment and activates the environment label selection unit 12 .
  • the environment label selection unit 12 calculates the two-dimensional occupation rate X (%) and the average height (m) of the structure from the 3D CAD data (step S131).
  • the environment label selection unit 12 compares predetermined thresholds X 0 and X and base station antenna heights H BS and H, and assigns a label (step S132).
  • the data processing unit 13 extracts the accumulated measurement data of the corresponding label (step S133).
  • the data processing unit 13 tunes the parameters of the statistical model using the propagation loss data (step S134).
  • the radio wave intensity estimation unit 14 receives the input of the base station-terminal distance and the frequency band of the estimation system, and calculates the propagation loss PL with respect to the distance (step S135).
  • the radio wave intensity estimation unit 14 calculates the radio wave intensity Pr based on the calculated propagation loss PL (step S136).
  • the local person in charge or the sales/SE person in charge can estimate the propagation quality of the new wireless standard based on the estimated radio field strength Pr, and use it for estimation, sales, design, etc.
  • Example 6 is an example of estimating the propagation quality of the wireless standard and using it for estimating the size of the facility, etc. when there is no layout data and the wireless standard cannot be measured when a new indoor local area is established (factory, etc.). indicates
  • FIG. 16 is a flow chart showing an example of the flow of communication design support processing according to the sixth embodiment.
  • a local person in charge or a sales/SE person in charge manually creates a typical indoor local area environment as 3D CAD data and activates the environment label selection unit 12 .
  • the environment label selection unit 12 calculates the two-dimensional occupation rate X (%) and average height (m) of the structure from the 3D CAD data (step S141).
  • the environment label selection unit 12 compares predetermined thresholds X 0 and X and base station antenna heights H BS and H, and assigns a label (step S142).
  • the radio wave intensity estimation unit 14 calculates the propagation loss PL using a ray trace model that can be estimated for each terminal station position (step S143).
  • the data processing unit 13 tunes the parameters of the statistical model using the calculated propagation loss data (step S144).
  • the radio wave intensity estimation unit 14 receives the input of the base station-terminal distance and the frequency band of the estimation system, and calculates the propagation loss PL with respect to the distance (step S145).
  • the radio wave intensity estimation unit 14 calculates the radio wave intensity Pr based on the calculated propagation loss PL (step S146).
  • each function unit site survey unit 11, environment label selection unit 12, data processing unit 13, and radio wave intensity estimation unit 14
  • a function appropriately selected according to a user's operation is executed.
  • This specification discloses at least a communication design support apparatus, a communication design support method, and a program according to the following items.
  • (Section 1) an acquisition unit that acquires point cloud data of a structure and measurement data of radio wave intensity; a structure data generation unit that generates structure data indicating the shape and material of the structure based on the object recognition result of the point cloud data; a propagation loss calculation unit that calculates a propagation loss based on measurement data of radio wave intensity in an environment including the structure; an output unit that outputs data in which the structure data and the propagation loss data are associated, Communication design support device.
  • the structure data generation unit identifies the shape and material of the structure by plane detection, The communication design support device according to item 1.
  • the structure data generation unit subdivides the plane into plane elements by Delaunay triangulation after detecting the plane,
  • the communication design support device according to item 2. (Section 4) further comprising an extraction unit for extracting coordinate data based on data obtained by photographing the structure;
  • the output unit outputs data in which the structure data including coordinate data and the propagation loss data are associated with each other.
  • the communication design support device according to any one of items 1 to 3.
  • (Section 5) A communication design support method executed by a computer, obtaining point cloud data of the structure and measurement data of radio wave intensity; generating structure data indicating the shape and material of the structure based on the object recognition result of the point cloud data; calculating a propagation loss based on measurement data of radio wave intensity in an environment including the structure; and outputting data in which the structure data and the propagation loss data are associated with each other; Communication design support method.
  • (Section 6) A program for causing a computer to function as the communication design support device according to any one of items 1 to 4.
  • Communication design support system 10
  • Communication design support device 11
  • Site survey unit 12
  • Environmental label selection unit 13
  • Data processing unit 14
  • Radio wave intensity estimation unit 15
  • Propagation model storage unit 20
  • Imaging device 30
  • Distance measuring device 40
  • Wireless communication device 101
  • Ray trace model 102
  • Statistics Model 1000 Drive device 1001
  • Recording medium 1002
  • Auxiliary storage device 1003
  • Memory device 1004
  • CPU 1005 interface device 1006 display device 1007 input device 1008 output device

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)

Abstract

構造物の点群データおよび電波強度の測定データを取得する取得部と、前記点群データの物体認識の結果に基づいて、前記構造物の形状および材質を示す構造物データを生成する構造物データ生成部と、前記構造物を含む環境における電波強度の測定データに基づいて、伝搬損失を算出する伝搬損失算出部と、前記構造物データと前記伝搬損失データとを対応付けたデータを出力する出力部と、を備える通信設計支援装置である。

Description

通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム
　本発明は、ユーザの利用目的に応じて無線通信の設計を支援する技術に関する。
　近年、デジタル化による社会変革の重要性が増している中で、スマートフォン等の通信量は増加し、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｏｆ　Ｔｈｉｎｇｓ）の発展により様々なモノが接続される等、無線通信の果たす役割は生活のあらゆる場面で格段に高まっている。一方で、多様化する無線通信の用途に合わせて様々な無線通信規格が登場してきており、また利用する無線の周波数帯も数１００ＭＨｚから数１０ＧＨｚといった高い周波数帯まで拡大しており、特性の異なる周波数帯の電波と様々な無線通信規格とを状況に応じて使い分けることが必要になってきている。このような複雑なヘテロジニアスな無線通信環境の中では、ユーザが意識することなく、ナチュラルな使用感でいつでも適切な無線通信規格が利用できることが理想的と言える。
無線ネットワークの最適化技術：ＳＯＮ、２０１１年７月、https://www.fujitsu.com/downloads/JP/archive/imgjp/jmag/vol62-4/paper15.pdf
　しかしながら、無線通信の品質は状況に応じて刻々と変化し、ユーザや基地局等の周囲の環境からの影響等により品質が安定しない場合がある。このため、ユーザの目的に応じて最適な品質で無線通信を利用できるようにするためには、無線通信の設計を支援する技術が必要となる。
　開示の技術は、ユーザの利用目的に応じて無線通信の設計を支援することを目的とする。
　開示の技術は、構造物の点群データおよび電波強度の測定データを取得する取得部と、前記点群データの物体認識の結果に基づいて、前記構造物の形状および材質を示す構造物データを生成する構造物データ生成部と、前記構造物を含む環境における電波強度の測定データに基づいて、伝搬損失を算出する伝搬損失算出部と、前記構造物データと前記伝搬損失データとを対応付けたデータを出力する出力部と、を備える通信設計支援装置である。
　開示の技術によれば、ユーザの利用目的に応じて無線通信の設計を支援することが可能となる。
通信設計支援システムの全体構成例および通信設計支援装置の機能構成例を示す図である。 通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。 ３ＤＣＡＤデータ生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。 レイトレースモデルチューニング処理の流れの一例を示すフローチャートである。 統計モデルチューニング処理の流れの一例を示すフローチャートである。 閾値判定による環境ラベル選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。 分類器の学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。 分類器判定による環境ラベル選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。 周波数補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。 コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。 実施例１に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施例２に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施例３に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施例４に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施例５に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施例６に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態（本実施形態）を説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られるわけではない。
　本実施形態に係る通信設計支援システム１は、無線通信システムの導入、調査、提案等の様々なプロセスにおける通信設計業務を支援するシステムである。
　（通信設計支援システム１の全体構成例）
　図１は、通信設計支援システムの全体構成例および通信設計支援装置の機能構成例を示す図である。通信設計支援システム１は、通信設計支援装置１０と、撮影装置２０と、測距装置３０と、無線通信装置４０と、を備える。
　通信設計支援装置１０は、サイトサーベイ部１１と、環境ラベル選択部１２と、データ加工部１３と、電波強度推定部１４と、伝搬モデル記憶部１５と、を備える。
　撮影装置２０は、例えばカメラ等であって、通信利用環境を撮影して画像データを取得し、通信設計支援装置１０に送信する。
　測距装置３０は、例えばセンサ、ＬｉＤＡＲ等であって、通信利用環境における設置物、内壁等の間の距離を測定し、測定データを通信設計支援装置１０に送信する。
　無線通信装置４０は、通信利用環境において、無線通信を行い、受信電力等の無線通信特定を示す情報を取得して通信設計支援装置１０に送信する。
　（通信設計支援装置１０の機能構成例）
　通信設計支援装置１０は、サイトサーベイ部１１と、環境ラベル選択部１２と、データ加工部１３と、電波強度推定部１４と、伝搬モデル記憶部１５と、を備える。
　伝搬モデル記憶部１５は、無線通信の電波強度を推定する処理を規定する伝搬モデルを記憶する。伝搬モデルは、レイトレースモデル１０１、統計モデル１０２等の各種のモデルを使用する。なお、伝搬モデル記憶部１５は、レイトレースモデル１０１および統計モデル１０２のいずれかを記憶しても良く、両者を記憶し、いずれかを選択して使用しても良い。
　レイトレースモデル１０１は、レイトレース法と呼ばれる、無線電波を追跡することによって、ある点において観測される像などをシミュレートする手法によって、電波強度を推定する伝搬モデルの一種である。
　統計モデル１０２は、送受信間の距離、電界強度等に基づく統計的演算によって、電波強度を推定する伝搬モデルの一種である。
　サイトサーベイ部１１は、撮影装置２０、測距装置３０、無線通信装置４０等から各種情報を取得して、通信利用環境の建物、設置物等の構造を示すデータ、例えば３ＤＣＡＤ（Three Dimensional Computer Aided Design）データを生成する。
　環境ラベル選択部１２は、撮影装置２０、測距装置３０、無線通信装置４０等から取得した各種情報、サイトサーベイ部１１が生成した構造を示すデータ等に基づいて、伝搬モデルに付与する環境ラベルを選択する。環境ラベルは、通信環境の特性の分類を示すデータである。
　データ加工部１３は、機械学習等の手法を適用して、伝搬モデル記憶部１５に記憶された各種の伝搬モデルのチューニングを行う。
　電波強度推定部１４は、設計対象となる通信利用環境における電波強度を、各種の伝搬モデルを適用して推定する。
　次に、通信設計支援システム１の基本的な動作について、図面を参照して説明する。図２は、通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、各種のユースケースに応じた具体的な動作については、後述する実施例１から実施例４までについて説明する。
　ユーザの操作等に応じて、通信設計支援装置１０は、通信設計支援処理を開始する。サイトサーベイ部１１は、各装置から受信したデータに基づいて、相対座標情報、点群データおよび電波強度データを取得する（ステップＳ１１）。相対座標情報は、通信利用環境の物体、設備等の相対的な位置の関係を示す情報である。点群データは、通信利用環境における物体の表面の位置および形状を表す多数の点の三次元座標を示すデータである。電波強度データは、通信利用環境における各地点の無線電波の強度を示すデータである。
　例えば、サイトサーベイ部１１は、撮影装置２０が撮影した画像または測距装置３０が測定した測定データにＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）等の技術を適用して、設計対象の物体、設備等の座標を示す情報を、相対座標情報として取得する。なお、サイトサーベイ部１１は、ＳＬＡＭ等の技術が適用された相対座標情報を単に受信しても良い。
　また、サイトサーベイ部１１は、撮影装置２０が撮影した画像を解析して、点群データを取得する。なお、サイトサーベイ部１１は、画像解析の結果として点群データを単に受信しても良い。
　また、サイトサーベイ部１１は、無線通信装置４０から受信した測定データから、電波強度データを抽出する。
　次に、サイトサーベイ部１１は、電波強度データを伝搬損失データに変換する（ステップＳ１２）。例えば、サイトサーベイ部１１は、以下の式（１）によって、伝搬損失ＰＬを算出する。
　伝搬損失ＰＬ=出力Ｐｔ－送信給電損Ｌｔ＋送信アンテナ利得Ｇｔ＋受信アンテナ利得Ｇｒ－受信給電損Ｌｒ－電波強度Ｐｒ　　　（１）
　なお、式（１）の右辺の値は、無線通信装置４０から受信した測定データに含まれる。
　続いて、サイトサーベイ部１１は、点群データを３ＤＣＡＤデータに変換する（ステップＳ１３）。３ＤＣＡＤデータは、三次元座標系によって物体の形状を表すデータである。ステップＳ１１からステップＳ１３までの処理は、この順番でなくても良い。これらの処理の詳細については後述する。
　次に、環境ラベル選択部１２は、座標情報を持つ３ＤＣＡＤデータおよび伝搬損失データのセットに基づいて、伝搬モデルに付与する環境ラベルを選択する（ステップＳ１４）。具体的には、環境ラベル選択部１２は、過去のモデルを参考に３ＤＣＡＤデータから特徴量（例えば、通信利用環境が工場の場合は構造物密度）を抽出して、閾値判定により、付与する環境ラベルを選択する。また、環境ラベル選択部１２は、伝搬環境の自動識別機能を持つ分類型機械学習器を用いて、付与する環境ラベルを選択しても良い。これらの処理の詳細については後述する。
　なお、伝搬モデルは、環境ラベルごとに異なる伝搬モデルであると考えることもできる。この場合、付与する環境ラベルの選択は、伝搬モデルの選択ということもできる。
　次に、データ加工部１３は、伝搬損失データを用いて伝搬モデルのパラメータをチューニングする（ステップＳ１５）。具体的には、データ加工部１３は、レイトレースモデル１０１および統計モデル１０２のそれぞれのパラメータを更新する。通信利用環境に応じた伝搬モデルにチューニングすることによって、電波強度の推定精度を高めることができる。ステップＳ１５の処理の詳細については後述する。
　続いて、電波強度推定部１４は、推定システムの周波数帯の入力を受けて、距離に対する伝搬損失ＰＬを計算する（ステップＳ１６）。推定システムとは、推定の対象となる通信利用環境のシステムである。具体的には、電波強度推定部１４は、環境ラベルが付与された伝搬モデル（レイトレースモデル１０１または統計モデル１０２）に周波数帯を入力して、シミュレーションすることによって、伝搬損失ＰＬを算出する。そして、電波強度推定部１４は、算出された伝搬損失ＰＬに基づいて、以下の式（２）によって電波強度Ｐｒを算出する（ステップＳ１７）。
　電波強度Ｐｒ＝出力Ｐｔ－送信給電損Ｌｔ＋送信アンテナ利得Ｇｔ＋受信アンテナ利得Ｇｒ－受信給電損Ｌｒ－伝搬損失ＰＬ　　　（２）
　次に、上述した各ステップの処理の詳細について説明する。
　図３は、３ＤＣＡＤデータ生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。３ＤＣＡＤデータ生成処理は、上述したステップＳ１１からステップＳ１３までの処理の詳細である。
　サイトサーベイ部１１は、各装置から測定データを収集する（ステップＳ２１）。次に、サイトサーベイ部１１は、第一から第三までの処理フローを並行して実行する。なお、サイトサーベイ部１１は、第一から第三までのすべての処理フローまたは一部の処理フローを任意の順番に順に処理しても良い。
　第一の処理フローとして、サイトサーベイ部１１は、点群データをマージして（ステップＳ２２１）。具体定期には、サイトサーベイ部１１は、複数の装置から点群データを取得した場合には、それぞれの座標系を合わせるため、３点の基準マーカの位置から座標の平行移動と回転を行い、マージする。次に、サイトサーベイ部１１は、点群の分布から天井、床、壁およびその他の構造物のレイヤを分離する（ステップＳ２２２）。これは、点群データの取得量の分布は、表面積に対して異なるためである。
　サイトサーベイ部１１は、点群データをフィルタ処理する（ステップＳ２２３）。具体的には、サイトサーベイ部１１は、"Voxel Grid Filter"等を用いたダウンサンプリングによって、フィルタ処理を実行する。なお、サイトサーベイ部１１は、収集した測定データが画像データの場合は、画像の画素を点群に相当するものとしてモデリングしても良い。次に、サイトサーベイ部１１は、領域成長法により点群を構造物ごとに分割する（ステップＳ２２４）。
　そして、サイトサーベイ部１１は、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）による物体認識および、認識した物体の典型的な材質情報を付与する（ステップＳ２２５）。続いて、サイトサーベイ部１１は、ＲＡＮＳＡＣ（Random sample consensus）による平面検出を実行する（ステップＳ２３４）。なお、ステップＳ２３４の処理において、サイトサーベイ部１１は、平面を検出後にドロネー三角形分割により、平面を面素に細分化してもよい。この第一の処理フローによって、天井、床、壁等の建物に付随する構造物および建物の内部の設置物等を含む各種の構造物を示す３ＤＣＡＤデータが生成される。
　第二の処理フローとして、サイトサーベイ部１１は、受信した電波強度等の測定データに基づいて、測定点ごとの平均受信電力を算出する（ステップＳ２３１）。そして、サイトサーベイ部１１は、平均受信電力から受信アンテナ端電力に変換し（ステップＳ２３２）、受信アンテナの利得の減算（ステップＳ２３３）および送信ＥＩＲＰ（Equivalent Isotropic Radiated Power）の減算（ステップＳ２３４）を実行し、伝搬損失データに変換する。
　第三の処理フローとして、サイトサーベイ部１１は、ＳＬＡＭによる座標データの抽出を実行する（ステップＳ２４１）。
　サイトサーベイ部１１は、第一から第三までの処理フローの結果を統合して、座標情報を持つ３ＤＣＡＤデータおよび伝搬損失データのセットを取得する（ステップＳ２５）。
　従来のエリア設計に用いられる伝搬シミュレーションでは、建物、構造物などのＣＡＤデータを用いて、伝搬特性の推定を行う。ただし、工場などの屋内環境では、構造物のレイアウトを示すデータがないケースがあり、そのような場合には手動で環境のＣＡＤを作成する必要があった。
　それに対して、本実施形態に係る通信設計支援装置１０によれば、測定データに基づいて３ＤＣＡＤデータが自動で生成されるため、ユーザのスキルに頼ることなく、無線通信の設計が可能となる。
　なお、サイトサーベイ部１１は、構造物の点群データおよび電波強度の測定データを取得する取得部と、点群データの物体認識および材質判定を行って、構造物の形状および材質を示す構造物データを生成する構造物データ生成部と、構造物を含む環境における電波強度の測定データに基づいて、伝搬損失を算出する伝搬損失算出部と、構造物データと伝搬損失データとを対応付けたデータを出力する出力部と、を含むということもできる。
　構造物の形状および材質を示す構造物データは、無線通信の品質に関連する情報が含まれるため、無線通信の伝搬シミュレーションにふさわしいデータであると言える。
　また、サイトサーベイ部１１は、ＳＬＡＭによる座標データの抽出を実行する抽出部をさらに含むということもできる。
　次に、通信設計支援処理のステップＳ１５の処理の詳細について説明する。ステップＳ１５において、データ加工部１３は、レイトレースモデル１０１または統計モデル１０２をチューニングする。
　図４は、レイトレースモデルチューニング処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　データ加工部１３は、上述した３ＤＣＡＤデータ生成処理のステップＳ２６の処理によって取得された座標情報を持つ３ＤＣＡＤデータおよび伝搬損失データのセットを取得する（ステップＳ３１）。伝搬損失データを（Ｘ，Ｙ，Ｚ，ＰＬｍｅａｓ）とする。また、測定する無線規格の周波数帯と推定する無線規格の周波数帯とが異なる場合には、データ加工部１３において周波数特性を推定する必要があり、ＰＬｍｅａｓは異なる２周波数帯以上の伝搬損失データを取得する必要がある。
　データ加工部１３は、次式に基づいて、レイトレースにより相対座標ごとの電界強度Ｅを計算する（ステップＳ３２）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、反射係数Ｒは周波数特性を持ち、材質や構造物の形状等と波長の関係により反射係数が異なる。パラメータρは、周波数特性を補正する補正係数である。
　次に、データ加工部１３は、次式に基づいて、電界強度Ｅから伝搬損失ＰＬｐｒｅｄを計算する（ステップＳ３３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　続いて、データ加工部１３は、各座標において最適化関数が最小化されるパラメータρを算出する（ステップＳ３４）。最適化関数は、例えばΣ（ＰＬｍｅａｓ－ＰＬｐｒｅｄ）２である。周波数特性を推定する場合には、ＰＬｍｅａｓは異なる２周波数帯以上の伝搬損失データを用いる。
　図５は、統計モデルチューニング処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　データ加工部１３は、上述した３ＤＣＡＤデータ生成処理のステップＳ２６の処理によって取得された座標情報を持つ３ＤＣＡＤデータおよび伝搬損失データのセットを取得する（ステップＳ４１）。伝搬損失データを（Ｘ，Ｙ，Ｚ，ＰＬｍｅａｓ）とする。また、測定する無線規格の周波数帯と推定する無線規格の周波数帯とが異なる場合には、データ加工部１３において周波数特性を推定する必要があるため、ＰＬｍｅａｓは異なる２周波数帯以上の伝搬損失データである。
　次に、データ加工部１３は、相対座標ごとに送受信間距離ｄを計算する（ステップＳ４２）。そして、データ加工部１３は、次式に基づいて、電界強度Ｅから伝搬損失ＰＬｐｒｅｄを計算する（ステップＳ４３）。
　ＰＬｐｒｅｄ＝１０αｌｏｇ１０ｄ＋γ＋１０βｌｏｇ１０ｆ
　ここで、パラメータβが周波数特性を持ち、周波数特性を補正する補正係数である。
　続いて、データ加工部１３は、各座標において最適化関数が最小化されるパラメータα，β，γを算出する（ステップＳ４４）。なお、周波数特性を推定する場合には、ＰＬｍｅａｓは異なる２周波数帯以上の伝搬損失データである。
　従来のエリア設計における電波強度推定では、様々な環境における測定データに基づき、各パラメータの典型値を算出して用いるために、場所固有の特性を評価できないという問題があった。また、測定した無線規格の測定データにチューニングするため、無線規格の周波数帯の特性評価に限定されるという問題があった。
　本実施形態に係る通信設計支援装置１０によれば、サイトサーベイにより得られた相対座標と３ＤＣＡＤデータと伝搬損失データのセットを前提としてシミュレーションした結果と、利用環境で得られた伝搬損失データからレイトレースパラメータ（実効反射係数）または統計モデルの各係数について，電波強度の推定精度を指標として最適化し、利用環境に応じて伝搬モデルをチューニングする。これによって、場所固有及び異なる周波数帯の特性を評価することができる。
　なお、データ加工部１３は、座標データを含む構造物データと伝搬損失を示すデータとを対応付けたデータを取得する取得部と、取得されたデータに基づいて、伝搬モデルのパラメータを更新するパラメータ更新部と、を含むということもできる。パラメータ更新部は、伝搬モデルを適用して電界強度を算出し、算出された電界強度に基づく伝搬損失が最小化されるパラメータに更新することで、周波数特性を反映するといえる。
　次に、通信設計支援処理のステップＳ１４の処理の詳細について説明する。ステップＳ１４において、環境ラベル選択部１２は、レイトレースモデル１０１または統計モデル１０２をチューニングする。
　図６は、閾値判定による環境ラベル選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　環境ラベル選択部１２は、上述した３ＤＣＡＤデータ生成処理のステップＳ２６の処理によって取得された座標情報を持つ３ＤＣＡＤデータおよび伝搬損失データのセットを取得する（ステップＳ５１）。次に、環境ラベル選択部１２は、３ＤＣＡＤデータから構造物の２次元占有率Ｘ（％）と平均高さ（ｍ）を計算する（ステップＳ５２）。次に、環境ラベル選択部１２は、事前に定めた閾値Ｘ０とＸ、基地局アンテナ高ＨＢＳとＨを比較してラベルを付与する（ステップＳ５３）。具体的には、以下のように決定される。
　（１）Ｘ０＞Ｘ、ＨＢＳ＜Ｈのとき、低密度・高クラッタモデル
　（２）Ｘ０＞Ｘ、ＨＢＳ＞Ｈのとき、低密度・低クラッタモデル
　（３）Ｘ０＜Ｘ、ＨＢＳ＜Ｈのとき、高密度・高クラッタモデル
　（４）Ｘ０＜Ｘ、ＨＢＳ＞Ｈのとき、高密度・低クラッタモデル
　図７は、分類器の学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。環境ラベル選択部１２は、複数の場所で取得した、座標情報を持つ３ＤＣＡＤデータおよび伝搬損失データのセットを取得する（ステップＳ６１）。次に、環境ラベル選択部１２は、３ＤＣＡＤデータから構造物の２次元占有率Ｘ（％）と平均高さ（ｍ）を計算する（ステップＳ６２）。続いて、環境ラベル選択部１２は、伝搬損失ＰＬ、２次元占有率Ｘ（％）と平均高さＨ（ｍ）のセットを場所ごとに生成する（ステップＳ６３）。そして、環境ラベル選択部１２は、分類型の機械学習により、分類器を生成し、生成されたグループにラベルを付与する（ステップＳ６４）。機械学習の方法は、分類型学習器であれば良く、例えば、Ｋ最近傍法、ＳＶＭ（support vector machine）、線形判別法等であっても良い。
　このようにして学習された分類器を使用して、環境ラベル選択部１２は、環境ラベルを選択する。図８は、分類器判定による環境ラベル選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　環境ラベル選択部１２は、推定したい場所で取得した、座標情報を持つ３ＤＣＡＤデータおよび伝搬損失データのセットを取得する（ステップＳ７１）。次に、環境ラベル選択部１２は、３ＤＣＡＤデータから構造物の２次元占有率Ｘ（％）と平均高さ（ｍ）を計算する（ステップＳ７２）。続いて、環境ラベル選択部１２は、伝搬損失ＰＬ、２次元占有率Ｘ（％）と平均高さＨ（ｍ）のセットを分類器に入力させる（ステップＳ７３）。そして、環境ラベル選択部１２は、推定したい場所のデータセットがどのラベルにあるかを判定する（ステップＳ７４）。
　伝搬特性は、利用環境（場所やアンテナ高や周波数など）により多重反射伝搬、２波モデルなど様々な伝搬モデルが存在する。従来の実利用では、ユーザは、伝搬測定結果に基づいて、多様なモデルから適切なモデルを選定する必要があったが、専門家であっても選定には時間を要してしまい、一般人ではそもそも判別が困難であった。
　本実施形態に係る通信設計支援装置１０によれば、利用環境に応じた環境ラベルを付与することによって、利用環境に沿った伝搬モデルを選定することと同じ効果が得られる。
　なお、環境ラベル選択部１２は、座標データを含む構造物データと伝搬損失を示すデータとを対応付けたデータを取得する取得部と、取得されたデータに基づいて、構造物データに示される構造物における通信環境の特性の分類を示すデータを選択する選択部とを含むということもできる。
　また、取得部は基地局のアンテナ高を示す情報をさらに取得し、選択部は、構造物の占有率と、構造物の高さの統計値とを算出し、事前に定めた閾値と占有率との比較結果と、アンテナ高と統計値との比較結果と、に基づいて、通信環境の特性の分類を示すデータを選択する、ということもできる。
　また、選択部は、構造物の占有率と、構造物の高さの統計値とを算出して分類器に入力して、通信環境の特性の分類を示すデータを選択する、ということもできる。
　また、環境ラベル選択部１２は、分類型の機械学習により分類器を学習する学習部をさらに含むということもできる。
　次に、通信設計支援処理のステップＳ１６の処理の詳細について説明する。ステップＳ１６において、電波強度推定部１４は、伝搬損失ＰＬを計算する。
　図９は、周波数補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　電波強度推定部１４は、データ加工部１３によってチューニングされた伝搬モデルに、推定システムの周波数帯を入力する（ステップＳ８１）。そして、伝搬モデルから出力される伝搬損失を取得する（ステップＳ８２）。
　従来、新設システムのエリア評価を行う場合、新設システムを仮設してサイトサーベイを実施する方法があるが、免許が必要な無線規格はサイトサーベイが難しく、サーベイ結果に基づくエリア評価が事前にできないという問題があった。
　本実施形態に係る通信設計支援装置１０によれば、既設（例えば，免許不要の無線規格）のセンシングしたチャネルデータを伝搬損失に校正し、レイトレースや統計モデルにおいて周波数依存性のあるパラメータ（例えば，レイトレースでは反射係数）をチューニング（データ加工部１３によるチューニング）する。そして、チューニングされたレイトレースモデル１０１または統計モデル１０２に、新設（例えば、免許が必要な無線規格）の周波数を入力し、伝搬損失をシミュレーションすることによって、電波強度を推定することができる。
　なお、電波強度推定部１４は、座標データを含む構造物データと複数周波数帯の伝搬損失を示すデータとを対応付けたデータを取得する取得部と、電波強度の推定の対象となる周波数帯の入力を受け付ける入力受付部と、伝搬モデルに、周波数帯を入力して伝搬損失を推定する推定部と、を含むということもできる。
　また、電波強度推定部１４は、レイトレースモデルに基づいて電波強度を推定する際に、推定処理を高速化するため、電波の送信点から受信点までの２次元のレイトレースを求め、送信点、及び受信点の高さ情報を用いて、２次元のレイトレースに対応する３次元のレイトレースを求めても良い。これによって、主要なレイを探索することができ、精度の劣化を抑えつつ、最初から３次元のレイトレースを求めるよりも処理を高速化できる。
　また、電波強度推定部１４は、レイトレースモデルに基づいて電波強度を推定する際に、対象エリア内にある物体（構造物、建物等）の各面の幅、高さ、形状、及び位置等を示すデータを、２次元のメッシュデータに変換しても良い。メッシュデータは、画像データの形式を有しているため、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を用いて、高速に読込、及び処理が可能であるという特徴を有している。
　通信設計支援装置１０は、伝搬モデルを記憶する伝搬モデル記憶部と、構造物の点群データおよび複数周波数帯の電波強度の測定データを取得する取得部と、取得されたデータに基づいて、伝搬モデルのパラメータを更新するパラメータ更新部と、伝搬モデルに基づいて伝搬損失を推定する推定部と、を備えるということができる。これによって、ユーザのスキルに頼ることのない通信設計を実現することができる。
　（ハードウェア構成例）
　本実施形態に係る通信設計支援装置１０は、例えば、コンピュータに、本実施形態で説明する処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現することができる。
　上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メール等、ネットワークを通して提供することも可能である。
　図１０は、上記コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図１０のコンピュータは、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１０００、補助記憶装置１００２、メモリ装置１００３、ＣＰＵ１００４、インタフェース装置１００５、表示装置１００６、入力装置１００７、出力装置１００８等を有する。
　当該コンピュータでの処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ又はメモリカード等の記録媒体１００１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１００１がドライブ装置１０００にセットされると、プログラムが記録媒体１００１からドライブ装置１０００を介して補助記憶装置１００２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１００１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１００２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
　メモリ装置１００３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１００２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１００４は、メモリ装置１００３に格納されたプログラムに従って、本実施形態で説明した各部に係る機能を実現する。インタフェース装置１００５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１００６はプログラムによるＧＵＩ等を表示する。入力装置１００７はキーボード及びマウス、ボタン、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。出力装置１００８は演算結果を出力する。なお、通信設計支援装置１０において、表示装置１００６、入力装置１００７のいずれか又は両方を備えないこととしてもよい。
　以下、本実施形態に係る技術の具体例として、実施例１から実施例６までについて説明する。なお、実施例１から実施例６までの各実施例は、適宜、組み合わせて実施することが可能である。
　（実施例１）
　実施例１では、現地サーベイ業務の自動化を目的とし、現地の担当者が、現地を移動しながら、スマートフォン等のタブレット端末を用いて写真撮影、Ｌｉｄａｒ取得および測定用の無線規格の電波強度を測定する。通信設計支援装置１０は、測定結果から３ＤＣＡＤデータを作成および表示する。
　図１１は、実施例１に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　現地担当者等のユーザは、アカウント情報および無線規格を示す情報を入力する。例えば、ユーザは、アカウント情報を入力し、測定用の無線規格として、２．４ＧＨｚＷＬＡＮ，５ＧＨｚＷＬＡＮ，６０ＧＨｚＷｉＧｉｇ等の情報を入力する。サイトサーベイ部１１は、入力された情報に基づいて、相対座標情報、点群データおよび電波強度データを取得する（ステップＳ９１）。なお、点群データと電波強度と座標はそれぞれ異なるモジュールで取得するため、タイムスタンプで突合する。続いて、サイトサーベイ部１１は、無線規格情報に基づき、測定装置の受信電力－受信アンテナ端電力の変換テーブル、送信ＥＩＲＰ情報等を参照し、電波強度データを伝搬損失データに変換する（ステップＳ９２）。次に、サイトサーベイ部１１は、点群データを３ＤＣＡＤデータに変換する（ステップＳ９３）。
　次に、サイトサーベイ部１１は、座標情報を持つ３ＤＣＡＤデータおよび伝搬損失データのセットを表示する（ステップＳ９４）。
　現地担当者または営業／ＳＥ担当者は、作成された３ＤＣＡＤデータおよび伝搬損失データのセットを参照したり、呼び出して設計に使用したりすることができる。
　（実施例２）
　実施例２では、現地担当者が測定用の無線規格の測定結果に基づいて、測定時とは異なる無線規格の伝搬品質を簡易推定し、設備規模等の見積もりに利用する例を示す。
　図１２は、実施例２に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　現地担当者等のユーザは、推定基地局位置及び端末局設計条件（例えば、位置情報など）、測定や推定に用いる無線規格およびアカウント情報を入力する。例えば、ユーザは、アカウント情報を入力し、測定用の無線規格として、２．４ＧＨｚＷＬＡＮ、５ＧＨｚＷＬＡＮ、６０ＧＨｚＷｉＧｉｇ等の情報を入力し、推定用の無線規格として、４．８ＧＨｚＬ５Ｇ、２８ＧＨｚＬ５Ｇ等の情報を入力する。
　環境ラベル選択部１２は、３ＤＣＡＤデータから構造物の２次元占有率Ｘ（％）と平均高さ（ｍ）を計算する（ステップＳ１０１）。次に、環境ラベル選択部１２は、事前に定めた閾値Ｘ０とＸ、基地局アンテナ高ＨＢＳとＨを比較してラベルを付与する（ステップＳ１０２）。ここで、電波強度推定部１４において、統計モデルとレイトレースモデルとは、その計算時間と出力される伝搬品質情報の特徴が大きく異なる。レイトレースモデルでは、場所ごとに伝搬損失を推定できるが、一方で統計モデルでは、距離に対する伝搬損失の変化しか推定することができない。しかしながら、レイトレースモデルは統計モデルよりも計算時間を要してしまうといった特徴がある。そのため、現地において簡易に設備規模等を見積もりする場合には統計モデルを用いる。データ加工部１３は、伝搬損失データを用いて統計モデルのパラメータをチューニングする（ステップＳ１０３）。続いて、電波強度推定部１４は、基地局－端末間距離および推定システムの周波数帯の入力を受けて、距離に対する伝搬損失ＰＬを計算する（ステップＳ１０４）。電波強度推定部１４は、算出された伝搬損失ＰＬに基づいて、電波強度Ｐｒを算出する（ステップＳ１０５）。
　なお、現地担当者または営業／ＳＥ担当者は、推定された電波強度Ｐｒに基づく設計または見積もり等を行うことができる。
　（実施例３）
　実施例３では、無線設備の運用設計担当者が測定用の無線規格の測定結果に基づいて、測定時とは異なる無線規格の伝搬品質を指定された端末局位置ごとに推定し、無線パラメータを設計する例を示す。
　図１３は、実施例３に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　現地担当者等のユーザは、推定基地局及び端末局設計条件（例えば、位置情報など）、測定や推定に用いる無線規格およびアカウント情報を入力する。例えば、ユーザは、アカウント情報を入力し、測定用の無線規格として、２．４ＧＨｚＷＬＡＮ、５ＧＨｚＷＬＡＮ、６０ＧＨｚＷｉＧｉｇ等の情報を入力し、推定用の無線規格として、４．８ＧＨｚＬ５Ｇ、２８ＧＨｚＬ５Ｇ等の情報を入力する。
　環境ラベル選択部１２は、３ＤＣＡＤデータから構造物の２次元占有率Ｘ（％）と平均高さ（ｍ）を計算する（ステップＳ１１１）。次に、環境ラベル選択部１２は、事前に定めた閾値Ｘ０とＸ、基地局アンテナ高ＨＢＳとＨを比較してラベルを付与する（ステップＳ１１２）。ここで、電波強度推定部１４においては、端末局位置ごとに推定が可能なレイトレースモデルを利用するため、データ加工部１３は、伝搬損失データを用いてレイトレースモデルのパラメータをチューニングする（ステップＳ１１３）。続いて、電波強度推定部１４は、基地局－端末間距離および推定システムの周波数帯の入力を受けて、距離に対する伝搬損失ＰＬを計算する（ステップＳ１１４）。電波強度推定部１４は、算出された伝搬損失ＰＬに基づいて、電波強度Ｐｒを算出する（ステップＳ１１５）。
　なお、無線設備の運用設計担当者は、推定された電波強度Ｐｒに基づく無線パラメータの設計等を行うことができる。
　（実施例４）
　実施例４では、屋内ローカルエリアでの無線規格運用フェーズにおいて、現地担当者または営業／ＳＥ担当者が、システム変更要否を未然に判定する例を示す。
　図１４は、実施例４に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　サイトサーベイ部１１は、相対座標情報、点群データおよび電波強度データを取得する（ステップＳ１２１）。次に、サイトサーベイ部１１は、電波強度データを伝搬損失データに変換する（ステップＳ１２２）。続いて、サイトサーベイ部１１は、点群データを３ＤＣＡＤデータに変換する（ステップＳ１２３）。次に、環境ラベル選択部１２は、３ＤＣＡＤデータから構造物の２次元占有率Ｘ（％）と平均高さ（ｍ）を計算する（ステップＳ１２４）。環境ラベル選択部１２は、事前に定めた閾値Ｘ０とＸ、基地局アンテナ高ＨＢＳとＨを比較してラベルを付与する（ステップＳ１２５）。
　ここで、電波強度推定部１４が、計算時間の早い統計モデルを利用するため、データ加工部１３は、伝搬損失データを用いて統計モデルのパラメータをチューニングする（ステップＳ１２６）。続いて、電波強度推定部１４は、基地局－端末間距離および推定システムの周波数帯の入力を受けて、距離に対する伝搬損失ＰＬを計算する（ステップＳ１２７）。電波強度推定部１４は、算出された伝搬損失ＰＬに基づいて、電波強度Ｐｒを算出する（ステップＳ１２８）。
　なお、上述したステップＳ１２１からステップＳ１２３までの処理に代えて、通信設計支援装置１０は、ユーザが手動で編集した該当エリアの３ＤＣＡＤデータを使用しても良い。サイトサーベイ部１１は、３ＤＣＡＤデータのユーザによる編集を受け付ける機能を有していても良い。
　現地担当者または営業／ＳＥ担当者は、推定された電波強度Ｐｒに基づいて、運用中の無線規格の設計変更の要否を判断することができる。
　（実施例５）
　実施例５では、屋内ローカルエリアの新設時（工場など）において、新設する無線規格の伝搬品質を推定する例を示す。
　図１５は、実施例５に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　現地担当者または営業／ＳＥ担当者等のユーザは、新設環境のレイアウトデータから３ＤＣＡＤデータを作成し、環境ラベル選択部１２を起動する。
　環境ラベル選択部１２は、３ＤＣＡＤデータから構造物の２次元占有率Ｘ（％）と平均高さ（ｍ）を計算する（ステップＳ１３１）。環境ラベル選択部１２は、事前に定めた閾値Ｘ０とＸ、基地局アンテナ高ＨＢＳとＨを比較してラベルを付与する（ステップＳ１３２）。
　そして、ユーザの操作を受けて、データ加工部１３は、該当ラベルの蓄積された測定データを抽出する（ステップＳ１３３）。ここで、電波強度推定部１４は、計算時間の早い統計モデルを利用するため、データ加工部１３は、伝搬損失データを用いて統計モデルのパラメータをチューニングする（ステップＳ１３４）。続いて、電波強度推定部１４は、基地局－端末間距離および推定システムの周波数帯の入力を受けて、距離に対する伝搬損失ＰＬを計算する（ステップＳ１３５）。電波強度推定部１４は、算出された伝搬損失ＰＬに基づいて、電波強度Ｐｒを算出する（ステップＳ１３６）。
　現地担当者または営業／ＳＥ担当者は、推定された電波強度Ｐｒに基づいて、新設する無線規格の伝搬品質を推定し、見積もり、営業または設計等に使用することができる。
　（実施例６）
　実施例６では、屋内ローカルエリアの新設時（工場など）において、レイアウトデータが無く、無線規格の測定が出来ない場合において、無線規格の伝搬品質を推定し、設備規模等の見積もりに利用する例を示す。
　図１６は、実施例６に係る通信設計支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　現地担当者または営業／ＳＥ担当者が、典型的な屋内ローカルエリアの環境を３ＤＣＡＤデータとして手動作成し、環境ラベル選択部１２を起動する。
　環境ラベル選択部１２は、３ＤＣＡＤデータから構造物の２次元占有率Ｘ（％）と平均高さ（ｍ）を計算する（ステップＳ１４１）。環境ラベル選択部１２は、事前に定めた閾値Ｘ０とＸ、基地局アンテナ高ＨＢＳとＨを比較してラベルを付与する（ステップＳ１４２）。次に、電波強度推定部１４において、端末局位置ごとに推定が可能なレイトレースモデルを用いて、伝搬損失ＰＬを算出する（ステップＳ１４３）。
　続いて、データ加工部１３は、算出された伝搬損失データを用いて統計モデルのパラメータをチューニングする（ステップＳ１４４）。次に、電波強度推定部１４は、基地局－端末間距離および推定システムの周波数帯の入力を受けて、距離に対する伝搬損失ＰＬを計算する（ステップＳ１４５）。電波強度推定部１４は、算出された伝搬損失ＰＬに基づいて、電波強度Ｐｒを算出する（ステップＳ１４６）。
　なお、現地担当者または営業／ＳＥ担当者は、屋内ローカルエリアの新設時（工場など）において、レイアウトデータが無く、無線規格の測定が出来ない場合において、無線規格の伝搬品質を推定し、設備規模等の見積もりを行うことができる。
　（実施形態の効果）
　本実施形態に係る技術によれば、実施例１から実施例６までのようなさまざまなユーザの利用目的に応じて無線通信の設計を支援することが可能となる。なお、通信設計支援装置１０の各機能部（サイトサーベイ部１１、環境ラベル選択部１２、データ加工部１３および電波強度推定部１４）は、実施例１から実施例６までの各実施例に示されるように、ユーザの操作に応じて適宜選択された機能を実行する。
　（実施形態のまとめ）
　本明細書には、少なくとも下記各項の通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラムが開示されている。
（第１項）
　構造物の点群データおよび電波強度の測定データを取得する取得部と、
　前記点群データの物体認識の結果に基づいて、前記構造物の形状および材質を示す構造物データを生成する構造物データ生成部と、
　前記構造物を含む環境における電波強度の測定データに基づいて、伝搬損失を算出する伝搬損失算出部と、
　前記構造物データと前記伝搬損失データとを対応付けたデータを出力する出力部と、を備える、
　通信設計支援装置。
（第２項）
　構造物データ生成部は、平面検出によって前記構造物の形状および材質を特定する、
　第１項に記載の通信設計支援装置。
（第３項）
　前記構造物データ生成部は、平面を検出後にドロネー三角形分割により、平面を面素に細分化する、
　第２項に記載の通信設計支援装置。
（第４項）
　構造物を撮影したデータに基づいて座標データを抽出する抽出部をさらに備え、
　前記出力部は、座標データを含む前記構造物データと前記伝搬損失データとを対応付けたデータを出力する、
　第１項から第３項のいずれか１項に記載の通信設計支援装置。
（第５項）
　コンピュータが実行する通信設計支援方法であって、
　構造物の点群データおよび電波強度の測定データを取得するステップと、
　前記点群データの物体認識の結果に基づいて、前記構造物の形状および材質を示す構造物データを生成するステップと、
　前記構造物を含む環境における電波強度の測定データに基づいて、伝搬損失を算出するステップと、
　前記構造物データと前記伝搬損失データとを対応付けたデータを出力するステップと、を備える、
　通信設計支援方法。
（第６項）
　コンピュータを、第１項から第４項のいずれか１項に記載の通信設計支援装置として機能させるためのプログラム。
　以上、本実施形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
１　通信設計支援システム
１０　通信設計支援装置
１１　サイトサーベイ部
１２　環境ラベル選択部
１３　データ加工部
１４　電波強度推定部
１５　伝搬モデル記憶部
２０　撮影装置
３０　測距装置
４０　無線通信装置
１０１　レイトレースモデル
１０２　統計モデル
１０００　ドライブ装置
１００１　記録媒体
１００２　補助記憶装置
１００３　メモリ装置
１００４　ＣＰＵ
１００５　インタフェース装置
１００６　表示装置
１００７　入力装置
１００８　出力装置

Claims (6)

  1. 　構造物の点群データおよび電波強度の測定データを取得する取得部と、
    　前記点群データの物体認識の結果に基づいて、前記構造物の形状および材質を示す構造物データを生成する構造物データ生成部と、
    　前記構造物を含む環境における電波強度の測定データに基づいて、伝搬損失を算出する伝搬損失算出部と、
    　前記構造物データと前記伝搬損失を示すデータとを対応付けたデータを出力する出力部と、を備える、
    　通信設計支援装置。
  2. 　構造物データ生成部は、平面検出によって前記構造物の形状および材質を特定する、
    　請求項１に記載の通信設計支援装置。
  3. 　前記構造物データ生成部は、平面を検出後にドロネー三角形分割により、平面を面素に細分化する、
    　請求項２に記載の通信設計支援装置。
  4. 　構造物を撮影したデータに基づいて座標データを抽出する抽出部をさらに備え、
    　前記出力部は、座標データを含む前記構造物データと前記伝搬損失を示すデータとを対応付けたデータを出力する、
    　請求項１から３のいずれか１項に記載の通信設計支援装置。
  5. 　コンピュータが実行する通信設計支援方法であって、
    　構造物の点群データおよび電波強度の測定データを取得するステップと、
    　前記点群データの物体認識の結果に基づいて、前記構造物の形状および材質を示す構造物データを生成するステップと、
    　前記構造物を含む環境における電波強度の測定データに基づいて、伝搬損失を算出するステップと、
    　前記構造物データと前記伝搬損失を示すデータとを対応付けたデータを出力するステップと、を備える、
    　通信設計支援方法。
  6. 　コンピュータを、請求項１から４のいずれか１項に記載の通信設計支援装置として機能させるためのプログラム。
PCT/JP2021/014532 2021-04-05 2021-04-05 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム WO2022215131A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2023512521A JPWO2022215131A1 (ja) 2021-04-05 2021-04-05
PCT/JP2021/014532 WO2022215131A1 (ja) 2021-04-05 2021-04-05 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム
US18/548,153 US20240162997A1 (en) 2021-04-05 2021-04-05 Communication design support apparatus, communication design support method and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/014532 WO2022215131A1 (ja) 2021-04-05 2021-04-05 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022215131A1 true WO2022215131A1 (ja) 2022-10-13

Family

ID=83546359

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/014532 WO2022215131A1 (ja) 2021-04-05 2021-04-05 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20240162997A1 (ja)
JP (1) JPWO2022215131A1 (ja)
WO (1) WO2022215131A1 (ja)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015080061A (ja) * 2013-10-16 2015-04-23 三菱電機株式会社 無線ネットワーク置局設計装置及び無線ネットワーク置局設計システム
JP2018164123A (ja) * 2017-03-24 2018-10-18 富士ゼロックス株式会社 端末管理装置および端末管理システム

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015080061A (ja) * 2013-10-16 2015-04-23 三菱電機株式会社 無線ネットワーク置局設計装置及び無線ネットワーク置局設計システム
JP2018164123A (ja) * 2017-03-24 2018-10-18 富士ゼロックス株式会社 端末管理装置および端末管理システム

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2022215131A1 (ja) 2022-10-13
US20240162997A1 (en) 2024-05-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113329437B (zh) 无线网络信号传播路径损耗预测方法及电子设备
EP2849117B1 (en) Methods, apparatuses and computer program products for automatic, non-parametric, non-iterative three dimensional geographic modeling
JP6456141B2 (ja) 地図データの生成
CN105069423A (zh) 一种人体姿态检测方法及装置
CN107292907B (zh) 一种对跟随目标进行定位的方法以及跟随设备
US20180329022A1 (en) Method, apparatus and system for locating an object using cluster-type magnetic field
CN111508021A (zh) 一种位姿确定方法、装置、存储介质及电子设备
US20050128139A1 (en) Probabilistic model for a positioning technique
JP2021530821A (ja) 三次元無線モデル構築を実行するための方法、装置およびコンピュータプログラム
CN112634340A (zh) 基于点云数据确定bim模型的方法、装置、设备和介质
CN103220777A (zh) 一种移动设备定位系统
CN111862214B (zh) 计算机设备定位方法、装置、计算机设备和存储介质
Liang et al. Image-based positioning of mobile devices in indoor environments
Zhang et al. Weighted adaptive KNN algorithm with historical information fusion for fingerprint positioning
CN111901749A (zh) 一种基于多源融合的高精度三维室内定位方法
WO2022215137A1 (ja) 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム
CN115808170A (zh) 一种融合蓝牙与视频分析的室内实时定位方法
CN110784837B (zh) 室内定位方法、装置、介质及电子设备
CN106658538B (zh) 一种基于泰森多边形的手机基站信号覆盖范围模拟方法
WO2022215131A1 (ja) 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム
WO2022215132A1 (ja) 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム
WO2022215133A1 (ja) 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム
WO2022215134A1 (ja) 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム
WO2022215139A1 (ja) 通信設計支援装置、通信設計支援方法およびプログラム
CN115457202B (zh) 一种三维模型更新的方法、装置及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21935939

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2023512521

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 18548153

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21935939

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1