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COMMUNICATION CONTROL METHOD, COMMUNICATION SYSTEM, AND COMMUNICATION CONTROL DEVICE UPDATE_EN

Patent code P200016815
File No. 5644
Posted date May 8, 2020
Application number P2017-039126
Publication number P2018-148297A
Patent number P6714279
Date of filing Mar 2, 2017
Date of publication of application Sep 20, 2018
Date of registration Jun 9, 2020
Inventor
  • (In Japanese)宮武 遼
  • (In Japanese)淺井 裕介
  • (In Japanese)中平 勝也
  • (In Japanese)守倉 正博
  • (In Japanese)西尾 理志
  • (In Japanese)岡本 浩尚
Applicant
  • (In Japanese)日本電信電話株式会社
  • (In Japanese)国立大学法人京都大学
Title COMMUNICATION CONTROL METHOD, COMMUNICATION SYSTEM, AND COMMUNICATION CONTROL DEVICE UPDATE_EN
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To solve a problem in which the estimation accuracy of the communication quality at the start of system operation or in a communication environment with low occurrence frequency is low.
SOLUTION: A communication control method includes acquiring a captured image including distance information on an image obtained by capturing a communication environment by the image capturing apparatus and communication quality actually measured by a base station communicating with a terminal, building a three-dimensional space model of a virtual communication environment and generating a virtual image based on the three-dimensional space model while estimating communication quality between a plurality of base stations and terminals in a communication environment corresponding to the virtual image by a propagation simulation, learning a correspondence relationship between the captured image and the communication quality actually measured by the base station communicating with the terminal and a correspondence relationship between the virtual image and the communication quality with respect to the virtual image and estimating communication quality between the terminal and the non-communicating base station, and selecting a base station suitable for terminal communication based on information on the estimated communication quality between the terminal and the non-communicating base station and information on the communication quality actually measured by the base station communicating with the terminal.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

ミリ波通信は次世代無線通信における高速かつ大容量の通信を実現するための技術として期待されている(例えば、非特許文献3参照)。例えばミリ波を使用する無線通信規格のIEEE 802.11adでは1Gbit/s以上の超高速通信が可能である。しかし、ミリ波は水分や酸素による減衰が大きく直進性が高いため、見通し通信路が人体などの遮蔽物により遮蔽されると受信信号電力が大きく低下するという問題がある(例えば、非特許文献4参照)。

このような見通し通信路の遮蔽問題の解決手法として、通信路の遮蔽発生時に端末の接続する基地局を通信品質の良い他の基地局に切り替えるハンドオーバ制御や、回折波や反射波などをより強く受信できる方向にアンテナの指向性を切り替える指向性制御などの技術が提案されている(例えば、非特許文献5参照)。しかし、通信中の基地局が通信路の遮蔽を検知後にハンドオーバを制御するシステムにおいて、素早く通信品質の良い基地局に切り替えるためには、事前に端末と全基地局間の通信品質の情報を取得する必要がある。例えば通信品質の情報を取得するために制御信号を用いる方法が知られているが、制御信号を送受信する必要があるため、本来のデータ送受信に用いる通信帯域が圧迫されるという問題がある。ここで、通信品質の情報は、例えば基地局と端末とが通信するときのスループットでもよいし、或いは受信信号電力(RSSI(Received Signal Strength Indicator))や誤り率など通信の状態を把握できる指標であれば他の情報であってもよい。

そこで、ミリ波通信における見通し通信路の遮蔽問題を解決するために、本願の発明者により、距離情報を含む画像(深度画像と称する)を取得可能なRGB-D(RGB and Depth)カメラを用いたミリ波通信システムが検討されている(例えば、非特許文献1及び非特許文献2参照)。ここで、深度画像は、撮影される画像内の被写体(人物や物体等)とカメラとの間の実際の距離(奥行とも呼ばれる)を示す情報を含み、カメラと被写体との距離を取得することができる。非特許文献2では、ハンドオーバ先の基地局を決定するときに、非通信中の基地局と端末間の通信品質をRGB-Dカメラの深度画像から推定することにより、通信品質の情報を取得するための通信を行う必要がなくなり、通信帯域を圧迫することなくハンドオーバ先の基地局を選択する指標が取得可能となる。例えば図7に示すミリ波通信システム800の場合、RGB-Dカメラを使用するカメラCA1及びカメラCA2により通信環境を撮影する。そして、基地局制御装置801の学習推定部902は、カメラCA1及びカメラCA2から得られた画像(静止画像や動画像)から基地局BS1,基地局BS2,端末ST1,端末ST2及び遮蔽物などの位置を把握し、現在の通信環境や将来の通信環境を推定・予測する。そして、基地局制御装置801の統合制御部901は、推定・予測データに基づいて制御信号を出力して基地局BS1及び基地局BS2を制御し、基地局BS1と基地局BS2との間のハンドオーバ制御や各基地局のアンテナ指向性制御を行う。

図8は、図7に示すミリ波通信システム800の統合制御部901と学習推定部902の動作例を示す。図8において、学習推定部902は、学習推定部LE1と学習推定部LE2とを有する。学習推定部LE1は、通信中のミリ波基地局BS1から通信品質(実測通信品質)を取得すると共に、RGB-DカメラCA1からRGB-D画像(距離情報を含む撮影画像(又は実画像と称する))を取得して、撮影画像と実測通信品質との対応関係を学習する(学習フェーズ)。一方、学習推定部LE2は、RGB-DカメラCA2から取得するRGB-D画像の情報を元に機械学習によりミリ波端末STと非通信中のミリ波基地局BS2の通信品質を推定する(推定フェーズ)。そして、統合制御部901は、学習推定部LE1から受け取る実測通信品質と、学習推定部LE2が推定した推定通信品質とに基づいて、ミリ波端末STと通信を行うのに適したミリ波基地局を判別し、制御信号により適切なミリ波基地局への切り替え(ハンドオーバ)やミリ波基地局のアンテナの指向性制御などを行う。

このようにして、ミリ波通信システム800では、通信帯域を圧迫することなく、見通し通信路の遮蔽を含むミリ波通信環境の変化による通信品質の低下が回避される。また、非通信中の基地局と端末との間の通信品質情報が深度画像から推定されるので、通信品質を測定するための無線制御信号を送受信する必要がない。また、非特許文献2では、オンライン機械学習アルゴリズムのAROW(Adaptive Regularization Of Weight vectors(例えば、非特許文献6参照))を用い、フレーム送受信中にRGB-Dカメラから得られる深度画像とスループットとの対応モデルを学習した後、そのモデルを用いて新たな深度画像から回帰手法によりスループットを推定する例が記載されている。しかし、このようなスループット推定法においては、推定モデルを構築するために多くのデータを必要とするので、実際にスループット推定を行うまでに時間がかかってしまうという問題がある。さらに、学習時に撮影されなかったような発生頻度の低いRGB-D画像が撮影された場合、通信品質の推定精度が低下してしまうという問題がある。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、通信制御方法、通信システム及び事前学習補助装置に関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
端末と無線通信を行う複数の基地局と、前記端末と前記複数の基地局との通信環境を撮影する撮像装置と、機械学習を用いて前記複数の基地局を制御する基地局制御装置と、前記基地局制御装置用の事前学習データを生成する事前学習補助装置とを有する通信システムにおける通信制御方法であって、
前記事前学習補助装置が、
前記端末、前記複数の基地局、前記撮像装置、及び遮蔽物を配置した複数の仮想的な通信環境の三次元空間モデルを構築する処理と、
前記三次元空間モデルの各々に基づいて、複数の仮想画像を生成し、前記基地局制御装置に出力する処理と、
前記三次元空間モデルの各々に基づいて、前記仮想画像の各々に対応する通信環境での前記複数の基地局と前記端末との通信品質を伝搬シミュレーションにより推定し、前記仮想画像と対応付けて前記基地局制御装置に出力する処理とを実行し、
前記基地局制御装置が、
前記撮像装置により撮影した距離情報を含む撮影画像と、前記撮影画像に対応する通信環境において前記端末と通信中の基地局が実測した通信品質とを取得する処理と
記撮影画像と前記端末と通信中の基地局が実測した通信品質との対応関係、及び、前記事前学習補助装置から入力した前記仮想画像と推定された通信品質との対応関係の双方を学習して、前記端末と非通信中の基地局との間の通信品質を推定する処理と、
前記端末と非通信中の基地局との間の推定された通信品質の情報と、前記端末と通信中の基地局が実測した通信品質の情報とに基づいて、前記端末の通信に適した基地局を選択する処理とを実行する
とを特徴とする通信制御方法。

【請求項2】
 
請求項1に記載の通信制御方法において、
前記複数の基地局が通信を開始する前に、前記仮想画像の生成と当該仮想画像に対応する通信環境での通信品質の推定とを行い、生成された前記仮想画像と推定された前記通信品質との対応関係を学習する
ことを特徴とする通信制御方法。

【請求項3】
 
端末と無線通信を行う複数の基地局と、前記端末と前記複数の基地局との通信環境を撮影する撮像装置と、機械学習を用いて前記複数の基地局を制御する基地局制御装置と、前記基地局制御装置用の事前学習データを生成する事前学習補助装置とを有する通信システムにおいて、
前記事前学習補助装置は、
前記端末、前記複数の基地局、前記撮像装置、及び遮蔽物を配置した複数の仮想的な通信環境の三次元空間モデルを構築する空間モデル生成部と、
前記三次元空間モデルの各々に基づいて複数の仮想画像を生成し、前記基地局制御装置に出力する画像生成部と、
前記三次元空間モデルの各々に基づいて前記仮想画像の各々に対応する通信環境での前記複数の基地局と前記端末との通信品質を伝搬シミュレーションにより推定し、前記仮想画像と対応付けて前記基地局制御装置に出力するシミュレーション部とを備え
前記基地局制御装置は、
前記撮像装置により撮影した距離情報を含む撮影画像と、前記撮影画像に対応する通信環境において前記端末と通信中の基地局が実測した通信品質を取得して、前記撮影画像と前記端末と通信中の基地局が実測した通信品質との対応関係、及び、前記事前学習補助装置から入力した前記仮想画像と推定された通信品質との対応関係の双方を学習して、前記端末と非通信中の基地局との間の通信品質を推定する学習推定部と、
前記端末と非通信中の基地局との間の推定された通信品質の情報と、前記端末と通信中の基地局が実測した通信品質の情報とに基づいて、前記端末の通信に適した基地局を選択する統合制御部とを備える
ことを特徴とする通信システム。

【請求項4】
 
請求項3に記載の通信システムにおいて、
前記複数の基地局が通信を開始する前に、前記空間モデル生成部による前記三次元空間モデルの構築と、前記画像生成部による前記仮想画像の生成と、前記シミュレーション部による前記仮想画像に対応する通信環境での通信品質の推定と、前記学習推定部による生成された前記仮想画像と推定された前記通信品質との対応関係の学習と、を行う
ことを特徴とする通信システム。

【請求項5】
 
請求項3又は請求項4に記載の通信システムにおいて、
前記空間モデル生成部は、前記複数の基地局が通信を開始する前に前記撮影画像を取得して、前記撮影画像に含まれる距離情報をベースに通信環境を解析し、解析した情報を元に複数の前記三次元空間モデルを構築する
ことを特徴とする通信システム。

【請求項6】
 
端末と無線通信を行う複数の基地局の通信環境を撮像装置により撮影した画像で距離情報を含む撮影画像と、前記端末と通信中の基地局が実測した通信品質とを取得して、機械学習を用いて前記複数の基地局を制御する基地局制御装置に対して、事前学習データを生成する事前学習補助装置において、
前記端末、前記複数の基地局、前記撮像装置、及び遮蔽物を配置した複数の仮想的な通信環境の三次元空間モデルを構築する空間モデル生成部と、
前記三次元空間モデルの各々に基づいて複数の仮想画像を生成し、前記基地局制御装置に出力する画像生成部と、
前記三次元空間モデルの各々に基づいて前記仮想画像の各々に対応する通信環境での前記複数の基地局と前記端末との通信品質を伝搬シミュレーションにより推定し、前記仮想画像と対応付けて前記基地局制御装置に出力するシミュレーション部とを備え
前記基地局制御装置は、
記撮影画像と前記端末と通信中の基地局が実測した通信品質との対応関係、及び、当該事前学習補助装置から入力した前記仮想画像と推定された通信品質との対応関係の双方を学習して、前記端末と非通信中の基地局との間の通信品質を推定し、前記端末と非通信中の基地局との間の推定された通信品質の情報と、前記端末と通信中の基地局が実測した通信品質の情報とに基づいて、前記端末の通信に適した基地局を選択す
とを特徴とする事前学習補助装置。

【請求項7】
 
請求項6に記載の事前学習補助装置において、
前記複数の基地局が通信を開始する前に、前記空間モデル生成部による前記三次元空間モデルの構築と、前記画像生成部による前記仮想画像の生成と、前記シミュレーション部による前記仮想画像に対応する通信環境での通信品質の推定と、を行い、
前記基地局制御装置に、前記仮想画像と推定された前記通信品質との対応関係学習させる
ことを特徴とする事前学習補助装置。

【請求項8】
 
請求項6又は請求項7に記載の事前学習補助装置において、
前記空間モデル生成部は、前記複数の基地局が通信を開始する前に前記撮影画像を取得して、前記撮影画像に含まれる距離情報をベースに通信環境を解析し、解析した情報を元に複数の前記三次元空間モデルを構築する
ことを特徴とする事前学習補助装置。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2017039126thum.jpg
State of application right Registered
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