WO2023012876A1 - 伝送空間再現方法及び伝送空間再現装置 - Google Patents

伝送空間再現方法及び伝送空間再現装置 Download PDF

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propagation characteristics
transmission space
propagation
reverberation chamber
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諒太郎 谷口
友規 村上
智明 小川
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日本電信電話株式会社
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems

Definitions

  • the present invention relates to a transmission space reproduction method and a transmission space reproduction device.
  • the components have been evaluated individually using wired cables.
  • the antenna elements are wired.
  • wireless terminals use radio waves in the millimeter wave band, are becoming higher frequency, and are becoming smaller and more integrated.
  • antenna elements and the like are miniaturized and there are cases where there is no suitable connector, making it difficult to evaluate by wired connection.
  • even if the test can be performed by wire connection there is a problem that it is complicated and takes time.
  • Massive MIMO when Massive MIMO is applied, it is conceivable to arrange multiple antennas to reproduce the propagation environment. There was a problem that it took.
  • Non-Patent Document 1 discloses MPAC (Multiple-Probe Anechoic Chamber Method) and RC (Reverberation Chamber Method) as mobile station performance evaluation methods.
  • MPAC reproduces the propagation environment by arranging multiple antennas, but the number of antennas used is extremely large, and the ideal configuration is costly.
  • RC a statistical propagation model is reproduced by installing a reflecting object such as a stirring plate in a space where radio waves reverberate (reverberation chamber).
  • the present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and aims to provide a transmission space reproduction method and a transmission space reproduction apparatus that make it possible to easily reproduce the transmission space.
  • a transmission space reproduction method includes a propagation characteristic calculation step of calculating propagation characteristics in the reverberation chamber by performing a simulation while sequentially changing parameters in the reverberation chamber used to reproduce the propagation characteristics. Then, for the calculated parameters, a machine learning process of creating a learning model by performing machine learning using the actually measured propagation characteristics and parameters, and using the created learning model, the propagation characteristics to be reproduced a parameter generation step of generating corresponding parameters; and a reproduction execution step of forming a transmission space having propagation characteristics to be reproduced in the reverberation chamber by controlling a channel emulator based on the generated parameters. characterized by comprising
  • the transmission space reproduction apparatus calculates the propagation characteristics in the reverberation chamber by performing a simulation while sequentially changing the parameters in the reverberation chamber used to reproduce the propagation characteristics.
  • a reproduction execution unit that executes processing for forming a transmission space having propagation characteristics.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a transmission space reproduction device according to an embodiment
  • FIG. 3 is a functional block diagram illustrating functions of a control server
  • FIG. 4 is a diagram showing a method of reproducing a transmission space having predetermined radio wave propagation characteristics to be reproduced in a reverberation chamber and evaluating the characteristics of a device under test
  • It is a figure which shows the hardware structural example of a control server.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a transmission space reproduction device 1 according to one embodiment. As shown in FIG. 1, the transmission space reproduction device 1 has an echo chamber 2, a channel emulator 3, and a control server 4. FIG.
  • the echo chamber 2 constitutes a space that echoes radio waves, and its size and shape can be changed.
  • the echo chamber 2 can be formed in a shape such as a rectangular parallelepiped, a sphere, an n-hedron, an n-sided prism, or an n-sided pyramid.
  • the echo chamber 2 has an object to be measured 20 placed on, for example, a mounting table 21 in the internal space.
  • the mounting table 21 is configured so that the position and height of the object 20 to be measured within the echo chamber 2 can be changed.
  • a plurality of transmitting antennas 22 are arranged, for example, on the wall surface.
  • the transmission antennas 22 can be changed in number, position and type within the reverberation chamber 2 .
  • a reflector 23 is arranged on the wall surface of the echo chamber 2 .
  • the reflector 23 may simply reflect radio waves, or may be a dynamic reflector (IRS: Intelligent Reflecting Surface, etc.) capable of controlling the phase of incoming waves when reflecting radio waves. The type can be changed. Further, the reflector 23 may have a function as a radio wave absorber that suppresses (or eliminates) the amount of reflected radio waves.
  • the channel emulator 3 transmits radio waves from each of the transmission antennas 22 to form a radio wave transmission space accompanied by multipaths and interference waves in the reverberation chamber 2 .
  • the control server 4 is a computer or the like that includes a processor and memory, and controls each part that constitutes the transmission space reproduction device 1 .
  • FIG. 2 is a functional block diagram illustrating functions of the control server 4.
  • the control server 4 has, for example, a propagation characteristic calculation unit 40, a machine learning unit 41, a parameter generation unit 42, and a reproduction execution unit 43.
  • the propagation characteristic calculation unit 40 sequentially changes the parameters in the reverberation chamber 2 used for reproducing the propagation characteristics by the transmission space reproduction device 1, while using the ray tracing method or the FDTD method (Finite-difference time-domain method).
  • the propagation characteristics in the reverberation chamber 2 are calculated by performing a simulation using, for example.
  • Ray tracing methods include the ray launching method and the imaging method.
  • the ray launching method is a method in which rays are discretely emitted from a transmitting antenna at predetermined angles, their trajectories are tracked sequentially, and rays that pass near a receiving point are regarded as rays that have reached the receiving point.
  • the imaging method is a method of determining reflection and transmission paths of rays connecting transmission and reception points by obtaining reflection points on a reflecting surface.
  • the FDTD method is a method of performing electromagnetic field analysis using Maxwell's equations in the time domain.
  • the propagation characteristic calculation unit 40 outputs the propagation characteristics and the parameters used to reproduce the propagation characteristics to the machine learning unit 41 .
  • the propagation characteristics are indicated by received power, XPR (incident field polarization ratio), delay time, direction of arrival (horizontal/vertical), delay spread, angular spread, number of clusters, and the like.
  • the parameters in the reverberation chamber 2 used to reproduce the propagation characteristics are, for example, the shape, size, and material of the reverberation chamber 2, the transmission location, the transmission signal, the transmission beam direction of the transmission antenna 22, and the object to be measured. 20 reception location, reception signal, and the like.
  • the propagation characteristic calculator 40 may calculate the propagation characteristics in the echo chamber 2 by performing a simulation while changing the parameters of the reflector 23, which is a dynamic reflector provided in the echo chamber 2. .
  • the machine learning unit 41 creates a learning model by performing machine learning on the propagation characteristics and parameters input from the propagation characteristics calculation unit 40 using the actually measured propagation characteristics and parameters, and the created learning model is output to the parameter generator 42 .
  • the parameter generation unit 42 uses the learning model input from the machine learning unit 41 to generate each parameter corresponding to the propagation characteristics to be reproduced, and sends them to the reproduction execution unit 43. Output for
  • the reproduction execution unit 43 controls the channel emulator 3 based on the parameters input from the parameter generation unit 42, thereby forming a transmission space having propagation characteristics to be reproduced in the reverberation chamber 2.
  • FIG. 3 is a diagram showing a method of evaluating the characteristics of the device under test 20 by reproducing a transmission space having predetermined radio wave propagation characteristics to be reproduced in the reverberation chamber 2 .
  • the propagation characteristic calculator 40 calculates the propagation characteristic by simulation.
  • step 102 the machine learning unit 41 performs machine learning on the propagation characteristics and parameters input from the propagation characteristics calculation unit 40 using the actually measured propagation characteristics and parameters, thereby obtaining a learning model. create.
  • step 104 when the propagation characteristics to be reproduced are input, the parameter generator 42 uses the learning model input from the machine learning unit 41 to generate parameters corresponding to the propagation characteristics to be reproduced. do.
  • the reproduction execution unit 43 controls the channel emulator 3 based on the parameters input from the parameter generation unit 42 to create a transmission space having propagation characteristics to be reproduced in the reverberation chamber 2. Execute the process of forming (reproducing a pseudo propagation environment).
  • the desired transmission space can be reproduced by executing the processes of S100 to S106.
  • step 108 the characteristics of the device under test 20 are evaluated in the reverberation chamber 2 in which the propagation characteristics are reproduced.
  • the transmission space reproduction device 1 makes it possible to easily reproduce the transmission space.
  • the transmission space reproduction device 1 machine-learns the propagation characteristics such as the direction of arrival of radio waves in the real environment, and determines the installation locations of the reflectors 23 and the like in the reverberation chamber 2 . It makes it possible to reproduce the environment.
  • Each function of the channel emulator 3 and the control server 4 may be partially or wholly configured by hardware such as a PLD (Programmable Logic Device) or FPGA (Field Programmable Gate Array), or a CPU or the like. may be configured as a program executed by a processor of
  • the channel emulator 3 and control server 4 can be realized using a computer and a program, and the program can be recorded on a storage medium or provided through a network.
  • FIG. 4 is a diagram showing a hardware configuration example of the control server 4.
  • the control server 4 has an input unit 800, an output unit 810, a communication unit 820, a CPU 830, a memory 840, and an HDD 850 connected via a bus 860, and functions as a computer.
  • the control server 4 can input and output data to and from a computer-readable storage medium 870 .
  • the input unit 800 is, for example, a keyboard and a mouse.
  • the output unit 810 is, for example, a display device such as a display.
  • the communication unit 820 is, for example, a network interface.
  • the CPU 830 controls each part that constitutes the control server 4 and performs predetermined processing.
  • the memory 840 and HDD 850 are storage units that store data and the like.
  • the storage medium 870 is capable of storing programs and the like that cause the functions of the control server 4 to be executed. Note that the architecture configuring the control server 4 is not limited to the example shown in FIG.
  • SYMBOLS 1 Transmission space reproduction apparatus, 2... Echo chamber, 3... Channel emulator, 4... Control server, 20... Object to be measured, 21... Mounting table, 22... Transmission Antenna 23 Reflector 40 Propagation characteristic calculator 41 Machine learning unit 42 Parameter generator 43 Reproduction execution unit 800 Input unit 810 ... output section, 820 ... communication section, 830 ... CPU, 840 ... memory, 850 ... HDD, 860 ... bus, 870 ... storage medium

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)

Abstract

一実施形態にかかる伝送空間再現方法は、伝搬特性を再現するために用いる反響室内のパラメータを順次に変更しながらシミュレーションを行うことによって反響室内の伝搬特性を算出する伝搬特性算出工程と、算出したパラメータに対し、実際に測定された伝搬特性及びパラメータを用いて機械学習を行うことによって学習モデルを作成する機械学習工程と、作成した学習モデルを用いて、再現すべき伝搬特性に対応するパラメータを生成するパラメータ生成工程と、生成したパラメータに基づいてチャネルエミュレータを制御することにより、反響室内に再現すべき伝搬特性を備えた伝送空間を形成する処理を実行する再現実行工程とを含む。

Description

伝送空間再現方法及び伝送空間再現装置
　本発明は、伝送空間再現方法及び伝送空間再現装置に関する。
　従来、無線端末の特性を評価する場合には、有線ケーブルを用いて部品が個別に評価されてきた。例えば、アンテナ素子の特性評価を行う場合には、アンテナ素子を有線結合していた。
　しかし、無線端末は、ミリ波帯の電波を用いたり、高周波化してきており、小型化・一体化してきている。また、アンテナ素子などは、小型化して適合するコネクタが存在しないことがあり、有線結合による評価が困難となっている。また、有線結合による試験ができる場合にも、煩雑で時間がかかるなどの問題がある。
　また、Ｍａｓｓｉｖｅ　ＭＩＭＯが適用される場合などには、複数のアンテナを並べて伝搬環境を再現することが考えられるが、使用するアンテナ数が非常に多くなるため、理想的な構成を実現しようとするとコストがかかってしまうという問題があった。
　このような問題を解決するために、無線端末の特性評価を行う空間となる反響室内に反射物を設置し、統計的な伝搬モデルを再現することが検討されている。
　例えば、非特許文献１には、モバイルステーションのパフォーマンス評価方法として、ＭＰＡＣ（Multiple-Probe Anechoic Chamber Method）や、ＲＣ（Reverberation Chamber Methods）が開示されている。
　ＭＰＡＣでは、複数のアンテナを並べることにより、伝搬環境を再現するが、使用するアンテナ数が非常に多く、理想的な構成にはコストがかかる。ＲＣでは、電波が反響する空間（反響室）に撹拌板などの反射物を設置することにより、統計的な伝搬モデルを再現する。
Ya Jing, Hongwei Kong, Moray Rumney, "MIMO OTA test for a mobile station performance evaluation", IEEE Instrumentation & Measurement Magazine, Volume: 19, Issue: 3, June 2016, pp.43-50
　しかしながら、従来は、マルチパス環境を再現して、レイリーフェージングのような統計的な伝搬モデルを再現することはできても、周辺にも無線セルが存在するような環境を模擬したクラスタモデルなどの任意の方向から電波が到来するような環境を再現することはできないという問題があった。
　本発明は、上述した課題を鑑みてなされたものであり、伝送空間を容易に再現することを可能にする伝送空間再現方法及び伝送空間再現装置を提供することを目的とする。
　本発明の一実施形態にかかる伝送空間再現方法は、伝搬特性を再現するために用いる反響室内のパラメータを順次に変更しながらシミュレーションを行うことによって前記反響室内の伝搬特性を算出する伝搬特性算出工程と、算出したパラメータに対し、実際に測定された伝搬特性及びパラメータを用いて機械学習を行うことによって学習モデルを作成する機械学習工程と、作成した学習モデルを用いて、再現すべき伝搬特性に対応するパラメータを生成するパラメータ生成工程と、生成したパラメータに基づいてチャネルエミュレータを制御することにより、前記反響室内に再現すべき伝搬特性を備えた伝送空間を形成する処理を実行する再現実行工程とを含むことを特徴とする。
　また、本発明の一実施形態にかかる伝送空間再現装置は、伝搬特性を再現するために用いる反響室内のパラメータを順次に変更しながらシミュレーションを行うことによって前記反響室内の伝搬特性を算出する伝搬特性算出部と、前記伝搬特性算出部が算出したパラメータに対し、実際に測定された伝搬特性及びパラメータを用いて機械学習を行うことによって学習モデルを作成する機械学習部と、前記機械学習部が作成した学習モデルを用いて、再現すべき伝搬特性に対応するパラメータを生成するパラメータ生成部と、前記パラメータ生成部が生成したパラメータに基づいてチャネルエミュレータを制御することにより、前記反響室内に再現すべき伝搬特性を備えた伝送空間を形成する処理を実行する再現実行部とを有することを特徴とする。
　本発明によれば、伝送空間を容易に再現することを可能にすることができる。
一実施形態にかかる伝送空間再現装置の構成例を示す図である。 制御サーバが有する機能を例示する機能ブロック図である。 反響室内に所定の再現すべき電波伝搬特性を備えた伝送空間を再現して被測定物の特性を評価する方法を示す図である。 制御サーバのハードウェア構成例を示す図である。
　以下に、図面を用いて伝送空間再現方法及び伝送空間再現装置の一実施形態を説明する。図１は、一実施形態にかかる伝送空間再現装置１の構成例を示す図である。図１に示すように、伝送空間再現装置１は、反響室２、チャネルエミュレータ３、及び制御サーバ４を有する。
　反響室２は、電波を反響させる空間を構成し、サイズ及び形状を変更可能にされている。例えば、反響室２は、直方体、球体、ｎ面体、ｎ角形柱、又はｎ角錐などの形状に形成可能にされている。
　また、反響室２は、内部の空間中に被測定物２０が例えば載置台２１の上に置かれている。載置台２１は、反響室２内における被測定物２０の位置及び高さを変更することができるように構成されている。
　また、反響室２内には、例えば壁面に複数の送信アンテナ２２が配置されている。送信アンテナ２２は、反響室２内において、数、位置、及び種類を変更可能にされている。
　また、反響室２の壁面には、反射板２３が配置されている。反射板２３は、単に電波を反射させるものであってもよいし、電波を反射させるときに到来波の位相を制御可能な動的反射板（ＩＲＳ：Intelligent Reflecting Surfaceなど）であってもよく、種類を変更可能にされている。また、反射板２３は、電波の反射量を抑える（又は０にする）電波吸収体としての機能を備えていてもよい。
　チャネルエミュレータ３は、送信アンテナ２２それぞれから電波を送信することにより、マルチパスや干渉波などを伴う電波の伝送空間を反響室２内に形成する。
　制御サーバ４は、プロセッサ及びメモリを備えたコンピュータなどであり、伝送空間再現装置１を構成する各部を制御する。
　図２は、制御サーバ４が有する機能を例示する機能ブロック図である。図２に示すように、制御サーバ４は、例えば伝搬特性算出部４０、機械学習部４１、パラメータ生成部４２、及び再現実行部４３を有する。
　伝搬特性算出部４０は、例えば伝送空間再現装置１によって伝搬特性を再現するために用いる反響室２内のパラメータを順次に変更しながら、レイトレーシング法又はＦＤＴＤ法（Finite-difference time-domain method）などを用いてシミュレーションを行うことにより、反響室２内の伝搬特性を算出する。
　レイトレーシング法には、レイラウンチング法及びイメージング法がある。レイラウンチング法は、送信アンテナから所定の角度ごとに離散的にレイを放射し、その軌跡を遂次追跡して、受信点付近を通過したレイを当該受信点に到達したレイとみなす手法である。イメージング法は、送受信点間を結ぶレイの反射透過経路を、反射面に対する鏡映点を求めて決定する手法である。ＦＤＴＤ法は、時間領域のマクスウェルの方程式を用いて電磁界解析を行う方法である。
　そして、伝搬特性算出部４０は、伝搬特性と、伝搬特性を再現するために用いるパラメータを機械学習部４１に対して出力する。例えば、伝搬特性は、受信電力、ＸＰＲ（入射界の偏波比）、遅延時間、到来方向（水平／垂直）、遅延広がり、角度広がり、及びクラスタ数などによって示される。
　また、伝搬特性を再現するために用いる反響室２内のパラメータは、例えば反響室２の形状・大きさ・材質、送信アンテナ２２による送信場所・送信信号・送信ビームの向き、及び、被測定物２０による受信場所・受信信号などである。
　また、伝搬特性算出部４０は、反響室２内に備えられた動的反射板である反射板２３のパラメータを変更しながらシミュレーションを行うことによって反響室２内の伝搬特性を算出してもよい。
　機械学習部４１は、伝搬特性算出部４０から入力された伝搬特性及びパラメータに対し、実際に測定された伝搬特性及びパラメータを用いて機械学習を行うことによって学習モデルを作成し、作成した学習モデルをパラメータ生成部４２に対して出力する。
　パラメータ生成部４２は、再現すべき伝搬特性が入力されると、機械学習部４１から入力された学習モデルを用いて、再現すべき伝搬特性に対応する各パラメータを生成し、再現実行部４３に対して出力する。
　再現実行部４３は、パラメータ生成部４２から入力されたパラメータに基づいてチャネルエミュレータ３を制御することにより、反響室２内に再現すべき伝搬特性を備えた伝送空間を形成する処理を実行する。
　次に、反響室２内に所定の再現すべき電波伝搬特性を備えた伝送空間を再現して被測定物２０の特性を評価する方法について説明する。図３は、反響室２内に所定の再現すべき電波伝搬特性を備えた伝送空間を再現して被測定物２０の特性を評価する方法を示す図である。
　図３に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、伝搬特性算出部４０は、シミュレーションにより伝搬特性を算出する。
　ステップ１０２（Ｓ１０２）において、機械学習部４１は、伝搬特性算出部４０から入力された伝搬特性及びパラメータに対し、実際に測定された伝搬特性及びパラメータを用いて機械学習を行うことによって学習モデルを作成する。
　ステップ１０４（Ｓ１０４）において、パラメータ生成部４２は、再現すべき伝搬特性が入力されると、機械学習部４１から入力された学習モデルを用いて、再現すべき伝搬特性に対応する各パラメータを生成する。
　ステップ１０６（Ｓ１０６）において、再現実行部４３は、パラメータ生成部４２から入力されたパラメータに基づいてチャネルエミュレータ３を制御することにより、反響室２内に再現すべき伝搬特性を備えた伝送空間を形成（疑似的な伝搬環境を再現）する処理を実行する。
　つまり、Ｓ１００～Ｓ１０６の処理が実行されることにより、所望の伝送空間を再現することができる。
　そして、ステップ１０８（Ｓ１０８）において、伝搬特性を再現された反響室２内で被測定物２０の特性評価を行う。
　このように、伝送空間再現装置１によれば、反響室２内に疑似的な伝搬環境を再現することができる。すなわち、伝送空間再現装置１は、伝送空間を容易に再現することを可能にしている。
　例えば、伝送空間再現装置１は、実環境の電波の到来方向等の伝搬特性を機械学習して、反響室２内の反射板２３などの設置場所を決定することにより、反響室２内に実環境を再現することを可能にしている。
　なお、チャネルエミュレータ３及び制御サーバ４それぞれが有する各機能は、それぞれ一部又は全部がＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアによって構成されてもよいし、ＣＰＵ等のプロセッサが実行するプログラムとして構成されてもよい。
　例えば、チャネルエミュレータ３及び制御サーバ４は、コンピュータとプログラムを用いて実現することができ、プログラムを記憶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。
　図４は、制御サーバ４のハードウェア構成例を示す図である。図４に示すように、例えば制御サーバ４は、入力部８００、出力部８１０、通信部８２０、ＣＰＵ８３０、メモリ８４０及びＨＤＤ８５０がバス８６０を介して接続され、コンピュータとしての機能を備える。また、制御サーバ４は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体８７０との間でデータを入出力することができるようにされている。
　入力部８００は、例えばキーボード及びマウス等である。出力部８１０は、例えばディスプレイなどの表示装置である。通信部８２０は、例えばネットワークインターフェースなどである。
　ＣＰＵ８３０は、制御サーバ４を構成する各部を制御し、所定の処理等を行う。メモリ８４０及びＨＤＤ８５０は、データ等を記憶する記憶部である。
　記憶媒体８７０は、制御サーバ４が有する機能を実行させるプログラム等を記憶可能にされている。なお、制御サーバ４を構成するアーキテクチャは図４に示した例に限定されない。
　１・・・伝送空間再現装置、２・・・反響室、３・・・チャネルエミュレータ、４・・・制御サーバ、２０・・・被測定物、２１・・・載置台、２２・・・送信アンテナ、２３・・・反射板、４０・・・伝搬特性算出部、４１・・・機械学習部、４２・・・パラメータ生成部、４３・・・再現実行部、８００・・・入力部、８１０・・・出力部、８２０・・・通信部、８３０・・・ＣＰＵ、８４０・・・メモリ、８５０・・・ＨＤＤ、８６０・・・バス、８７０・・・記憶媒体

Claims (4)

  1. 　伝搬特性を再現するために用いる反響室内のパラメータを順次に変更しながらシミュレーションを行うことによって前記反響室内の伝搬特性を算出する伝搬特性算出工程と、
    　算出したパラメータに対し、実際に測定された伝搬特性及びパラメータを用いて機械学習を行うことによって学習モデルを作成する機械学習工程と、
    　作成した学習モデルを用いて、再現すべき伝搬特性に対応するパラメータを生成するパラメータ生成工程と、
    　生成したパラメータに基づいてチャネルエミュレータを制御することにより、前記反響室内に再現すべき伝搬特性を備えた伝送空間を形成する処理を実行する再現実行工程と
    　を含むことを特徴とする伝送空間再現方法。
  2. 　前記伝搬特性算出工程では、
    　前記反響室内に備えられた電波を反射させるときに到来波の位相を制御可能な動的反射板のパラメータをさらに変更しながらシミュレーションを行うことによって前記反響室内の伝搬特性を算出すること
    　を特徴とする請求項１に記載の伝送空間再現方法。
  3. 　伝搬特性を再現するために用いる反響室内のパラメータを順次に変更しながらシミュレーションを行うことによって前記反響室内の伝搬特性を算出する伝搬特性算出部と、
    　前記伝搬特性算出部が算出したパラメータに対し、実際に測定された伝搬特性及びパラメータを用いて機械学習を行うことによって学習モデルを作成する機械学習部と、
    　前記機械学習部が作成した学習モデルを用いて、再現すべき伝搬特性に対応するパラメータを生成するパラメータ生成部と、
    　前記パラメータ生成部が生成したパラメータに基づいてチャネルエミュレータを制御することにより、前記反響室内に再現すべき伝搬特性を備えた伝送空間を形成する処理を実行する再現実行部と
    　を有することを特徴とする伝送空間再現装置。
  4. 　前記伝搬特性算出部は、
    　前記反響室内に備えられた電波を反射させるときに到来波の位相を制御可能な動的反射板のパラメータをさらに変更しながらシミュレーションを行うことによって前記反響室内の伝搬特性を算出すること
    　を特徴とする請求項３に記載の伝送空間再現装置。
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