(57)【要約】【課題】レーザースキャナーによって得られた点群データから対象構造物の媒質定数を推定し、媒質定数の自動割当によって電波伝搬シミュレーションモデルを自動作成する。【解決手段】レーザースキャナーを用いて対象構造物の点群の位置情報、反射強度およびＲＧＢ値を取得するステップと、点群の反射強度およびＲＧＢ値を用いた機械学習によって媒質ごとにクラスタリングするクラスタ推定ステップと、媒質ごとにクラスタリングした点群の反射強度からフレネルモデルを用いて媒質の媒質定数を推定し、電波伝搬シミュレーションモデルファイルとして出力する媒質定数推定ステップとを有する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザースキャナーを用いて対象構造物の点群の位置情報、反射強度およびＲＧＢ値を取得するステップと、
前記点群の反射強度およびＲＧＢ値を用いた機械学習によって媒質ごとにクラスタリングするクラスタ推定ステップと、
前記媒質ごとにクラスタリングした点群の反射強度からフレネルモデルを用いて媒質の媒質定数を推定し、電波伝搬シミュレーションモデルファイルとして出力する媒質定数推定ステップと
を有することを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法。
【請求項２】
請求項１に記載の電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法において、
前記クラスタ推定ステップは、前記点群の反射強度およびＲＧＢ値の各要素の値を軸とした特徴空間にプロットし、特徴空間を点群に割り当てられた媒質情報によってベイズ識別境界を形成し、媒質ごとの重心位置を推定して媒質ごとにクラスタリングする
ことを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法。
【請求項３】
請求項１に記載の電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法において、
媒質定数推定ステップは、周波数依存性がある媒質定数について前記レーザースキャナーの複数の周波数を用いて取得した反射強度から推定する
ことを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法。
【請求項４】
レーザースキャナーを用いて対象構造物の点群の位置情報、反射強度およびＲＧＢ値を取得する手段と、
前記点群の反射強度およびＲＧＢ値を用いた機械学習によって媒質ごとにクラスタリングするクラスタ推定手段と、
前記媒質ごとにクラスタリングした点群の反射強度からフレネルモデルを用いて媒質の媒質定数を推定し、電波伝搬シミュレーションモデルファイルとして出力する媒質定数推定手段と
を備えたことを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム。
【請求項５】
レーザースキャナーを用いて対象構造物の点群の位置情報、反射強度およびＲＧＢ値を取得する手段から、点群の反射強度およびＲＧＢ値を入力し、機械学習によって媒質ごとにクラスタリングするクラスタ推定手段と、
前記媒質ごとにクラスタリングした点群の反射強度からフレネルモデルを用いて媒質の媒質定数を推定し、電波伝搬シミュレーションモデルファイルとして出力する媒質定数推定手段と
を備えたことを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置。
【請求項６】
請求項５に記載の電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置において、
前記クラスタ推定手段は、前記点群の反射強度およびＲＧＢ値の各要素の値を軸とした特徴空間にプロットし、特徴空間を点群に割り当てられた媒質情報によってベイズ識別境界を形成し、媒質ごとの重心位置を推定して媒質ごとにクラスタリングする構成である
ことを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置。
【請求項７】
請求項５に記載の電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置において、
媒質定数推定手段は、周波数依存性がある媒質定数について前記レーザースキャナーの複数の周波数を用いて取得した反射強度から推定する構成である
ことを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置。
【請求項８】
請求項５に記載の電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置が実行する処理をコンピュータに実行させ、クラスタ推定処理および媒質定数推定処理を行うことを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信システムを設計するための電波伝搬シミュレーションモデルを作成する作成方法、作成システム、作成装置および作成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信システムにおいて、現在利用中の無線通信の品質の確認や、新たな無線基地局の置局を検討する際には、その通信エリアの伝搬損失特性や遅延特性等の電波伝搬特性を把握することが求められる。ここで、現地で電波伝搬特性を実測せずに把握するために、電波伝搬シミュレーションが用いられる。一般に、電波伝搬シミュレーションではＦＤＴＤ（Finite-difference time-domain method) 法やレイトレース法が用いられるが、その計算には構造物の透磁率や誘電率や導電率などの媒質定数が必要である。さらに、標識や樹木などを含む構造物の詳細な形状と、構造物ごとの媒質定数をＣＡＤ等を用いて入力することができれば、電波伝搬特性を精度よく推定することができる。
【０００３】
土木建設の分野では、詳細な構造物の形状を得るために３次元レーザースキャナーが活用されている。３次元レーザースキャナーは、レーザー光を連続して照射しながら距離を計測する機器であり、照射点の空間位置情報と反射強度等を用いて、例えばトンネル壁面などの構造物の形状のモデリングを自動化できる（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２２０４７１号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】T.Kohonen, G.Barna, and R.Chrisley,“Statistical pattern recognition with neural networks”, Proc. ICNN, val.Ｉ,pp.62-68, 1988
【非特許文献２】ITU-R P.2040-1,“Effects of building materials and structures on radiowave propagation above about 100 MHz”
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のシステムは、３次元レーザースキャナー、ＧＰＳ、ジャイロセンサ、オドメーター、カメラ等を用い、対象構造物までの相対距離、スキャナーの緯度経度に対応する絶対座標、レーザーの出射角度、画像データを取得し、各データを用いてレーザーの照射点から対象構造物の絶対座標を算出し、ドロネー三角形分割等により面素化して点群データファイルを生成する。
【０００７】
しかし、対象構造物の透磁率や誘電率や導電率などの媒質定数を取得することができないため、従来のシステムを用いて電波伝搬シミュレーションモデルを自動作成することは困難であった。
【０００８】
本発明は、レーザースキャナーによって得られた点群データから対象構造物の媒質定数を推定し、媒質定数の自動割当によって電波伝搬シミュレーションモデルを自動作成することができる電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法、作成システム、作成装置および作成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法は、レーザースキャナーを用いて対象構造物の点群の位置情報、反射強度およびＲＧＢ値を取得するステップと、点群の反射強度およびＲＧＢ値を用いた機械学習によって媒質ごとにクラスタリングするクラスタ推定ステップと、媒質ごとにクラスタリングした点群の反射強度からフレネルモデルを用いて媒質の媒質定数を推定し、電波伝搬シミュレーションモデルファイルとして出力する媒質定数推定ステップとを有する。
【００１０】
第１の発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法において、クラスタ推定ステップは、点群の反射強度およびＲＧＢ値の各要素の値を軸とした特徴空間にプロットし、特徴空間を点群に割り当てられた媒質情報によってベイズ識別境界を形成し、媒質ごとの重心位置を推定して媒質ごとにクラスタリングする。
【００１１】
第１の発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法において、媒質定数推定ステップは、周波数依存性がある媒質定数についてレーザースキャナーの複数の周波数を用いて取得した反射強度から推定する。
【００１２】
第２の発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システムは、レーザースキャナーを用いて対象構造物の点群の位置情報、反射強度およびＲＧＢ値を取得する手段と、点群の反射強度およびＲＧＢ値を用いた機械学習によって媒質ごとにクラスタリングするクラスタ推定手段と、媒質ごとにクラスタリングした点群の反射強度からフレネルモデルを用いて媒質の媒質定数を推定し、電波伝搬シミュレーションモデルファイルとして出力する媒質定数推定手段とを備える。
【００１３】
第３の発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置は、レーザースキャナーを用いて対象構造物の点群の位置情報、反射強度およびＲＧＢ値を取得する手段から、点群の反射強度およびＲＧＢ値を入力し、機械学習によって媒質ごとにクラスタリングするクラスタ推定手段と、媒質ごとにクラスタリングした点群の反射強度からフレネルモデルを用いて媒質の媒質定数を推定し、電波伝搬シミュレーションモデルファイルとして出力する媒質定数推定手段とを備える。
【００１４】
第３の発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置において、クラスタ推定手段は、点群の反射強度およびＲＧＢ値の各要素の値を軸とした特徴空間にプロットし、特徴空間を点群に割り当てられた媒質情報によってベイズ識別境界を形成し、媒質ごとの重心位置を推定して媒質ごとにクラスタリングする構成である。
【００１５】
第３の発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置において、媒質定数推定手段は、周波数依存性がある媒質定数についてレーザースキャナーの複数の周波数を用いて取得した反射強度から推定する構成である。
【００１６】
第４の発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成プログラムは、第３の発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置が実行する処理をコンピュータに実行させ、クラスタ推定処理および媒質定数推定処理を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明は、レーザースキャナーによって得られた点群データから対象構造物の媒質定数を推定することができ、媒質定数の自動割当によって電波伝搬シミュレーションモデルを自動作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システムの構成例を示す図である。
【図２】クラスタ推定部１６および媒質定数推定部１７の処理手順例を示すフローチャートである。
【図３】ステップＳ13の出力結果例を示す図である。
【図４】ステップＳ17，Ｓ18の出力結果例を示す図である。
【図５】ステップＳ20の出力結果例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は、本発明の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システムの構成例を示す。
図１において、電波伝搬シミュレーションモデルの作成システムを構成するレーザースキャン部１１、経度緯度取得部１２、出射角度取得部１３、画像取得部１４は、３次元レーザースキャナー、ＧＰＳ、ジャイロセンサ、オドメーター、カメラ等を用いて、対象構造物までの相対距離、スキャナーの緯度経度に対応する絶対座標、レーザーの出射角度、画像データを取得する処理を行う（図２のＳ１）。面素処理部１５は、取得した各データを用いてレーザーの照射点から対象構造物の絶対座標を算出し（同、Ｓ２）、ドロネー三角形分割等により面素化して点群データファイルを生成する（同、Ｓ３）。なお、レーザースキャン部１１から面素処理部１５までの構成は従来のシステムと同じものである。
【００２０】
本発明の特徴は、面素処理部１５で生成された点群データファイルを入力し、点群の位置ごとの反射強度およびＲＧＢ値を用いて、機械学習によって論理媒質情報ごとにクラスタリングするクラスタ推定部１６と、論理媒質情報ごとにクラスタリングした点群の反射強度からフレネルモデルを用いて媒質の媒質定数を推定する媒質定数推定部１７とを備え、電波伝搬シミュレーションモデルファイルとして出力するところにある。
【００２１】
図２は、クラスタ推定部１６および媒質定数推定部１７の処理手順例を示す。
図２において、クラスタ推定部１６は、まず点群データファイルの面素の頂点ベクトルに論理媒質情報を教師情報として紐付ける（Ｓ11）。表１は、頂点ベクトルＶ1 〜ＶN に対する反射強度Ｉ[dBm] と、ＲＧＢ値と、論理媒質情報として媒質Ｘ，Ｙ，Ｚなどをランダムに与えた例を示す。
【００２２】
【表１】
2018191257.tif 000003
【００２３】
次に、頂点ベクトルＶを式(1) により正規化し、正規化された頂点ベクトルをＶ' とする（Ｓ12）。Ｖmax 、Ｖmin を頂点ベクトルの最大値、最小値とする。
【００２４】
【数１】
2018191257.tif 000004
【００２５】
次に、レーザースキャナーの位置ごとに、正規化した頂点ベクトルＶ'1〜Ｖ'Nの反射強度、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値を４軸の特徴空間にマッピングする（Ｓ13）。この出力結果例を図３に示す。
【００２６】
次に、初期値として反射強度Ｉ[dBm] と、ＲＧＢ値と、論理媒質情報（媒質Ｘ，Ｙ，Ｚ）をランダムに与えた参照ベクトルＷ1 〜ＷM を作成する（Ｓ14）。参照ベクトルＷ1 〜ＷM の例を表２に示す。
【００２７】
【表２】
2018191257.tif 000005
【００２８】
次に、正規化した頂点ベクトルをＶ'n（ｎ＝1,…,N) とし、参照ベクトルをＷm （ｍ＝1,…M ) とし、頂点ベクトルＶ'nに最も近い参照ベクトルＷm を次のユークリッド距離式(2) を用いて探索する（Ｓ15）。ｔは学習ステップ数を示す。
【００２９】
【数２】
2018191257.tif 000006
【００３０】
ここで、機械学習によってクラスタリングする方法として、ＬＶＱ（Lerning Vector Quantization ：学習ベクトル量子化）がある。ＬＶＱは、ベクトルの各要素の値を軸とした特徴空間にプロットし、特徴空間をベクトルに割り当てられた論理情報によって細分化するための最適な境界線を引く手法である。この操作は、理論的に最適なエリアの識別境界であるベイズ識別境界を形成することが証明されている（例えば、非特許文献１）。以下、ＬＶＱを用いてエリアを代表する論理媒質情報ごとの重心位置を推定する処理に入る。
【００３１】
まず、頂点ベクトルと探索した参照ベクトルの論理媒質情報が同じか否かを判定する（Ｓ16）。論理媒質情報が同じ場合には参照ベクトルを式(3) により頂点ベクトルに近づけ（Ｓ17）、違う場合には参照ベクトルを式(4) により頂点ベクトルから遠ざける（Ｓ18）。なお、α(t) は学習ステップ数に応じて減少する単調減少関数であり、式(5) で定義される。α0 は初期学習率であり、０＜α0 ＜１を満たし、ｌmax は予め設定した最大学習回数である。
【００３２】
【数３】
2018191257.tif 000007
【００３３】
ステップＳ17，Ｓ18の出力結果例を図４に示す。ユークリッド距離が最小となる頂点ベクトル（○）に対して、論理媒質情報が違う参照ベクトル（◎）を遠ざけ、論理媒質情報が同じ参照ベクトル（◎）を近づける様子を太線矢印で示す。以上のＳ15〜Ｓ18の操作を予め設定した最大学習回数ｌmax だけ反復させる（Ｓ19）。
【００３４】
次に、すべての頂点ベクトルＶ'n（ｎ＝1,…,N) に対して、参照ベクトルＷm （ｍ＝1,…,M) の移動を繰り返した後、頂点ベクトルごとにユークリッド距離が最小となる参照ベクトルを探索し、参照ベクトルごとに探索された頂点ベクトルの論理媒質情報の最大数を割り当てる（Ｓ20）。これにより、参照ベクトルの位置は論理媒質ごとの重心位置となる。この出力結果例を図５に示す。論理媒質情報Ｘごとにクラスタリングされた頂点ベクトルの論理媒質の中で最大数のものを、当該参照ベクトルおよび頂点ベクトルのエリアの論理媒質とする。
【００３５】
媒質定数推定部１７は、各頂点ベクトルに対してクラスタリングされた論理媒質情報ごとに評価関数式(6) により、媒質定数の最尤解を推定し、面素ごとに割り当てて電波伝搬シミュレーションモデルファイルを出力する（Ｓ21）。ここで、媒質Ｘの透磁率をμX 、誘電率をεx 、導電率をσx 、入射角をθ、空気に対する媒質Ｘの比複素屈折率をｎ0X、周波数をｆとすると、媒質Ｘで電波が反射する場合のフレネルの方程式ＲFresnel は、ＲTE（ＴＥ入射）、ＲTM（ＴＭ入射）を用いて、式(7) 〜(10)で表される。
【００３６】
【数４】
2018191257.tif 000008
【００３７】
このようにレーザースキャナーの周波数ｆを用いて推定する媒質定数は、実際の無線通信で用いられる周波数においても利用することができる。
【００３８】
しかし、非特許文献２に記載の通り、一般に導電率σについては周波数依存性があるため、周波数の違いによる誤差が発生する。そこで、誤差を軽減する場合には、導電率σを式(11)に置き換え、拡張した評価関数式(12)を用いて、透磁率μ 、誘電率ε 、導電率σの係数ａ，ｂの最尤解を推定してもよい。このとき、周波数依存性を取得するため、２つ以上のレーザースキャナーの周波数を用いる必要がある。
【００３９】
【数５】
2018191257.tif 000009
【００４０】
推定された導電率の係数ａ，ｂを用いて、式(11)により実際の無線通信で用いられる周波数における導電率に変換する。
【００４１】
本発明の作成システムおよび作成装置におけるクラスタ推定部１６および媒質定数推定部１７は、コンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムをコンピュータが読み取り可能な記録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。
【符号の説明】
【００４２】
１１  レーザースキャン部
１２  経度緯度取得部
１３  出射角度取得部
１４  画像取得部
１５  面素処理部
１６  クラスタ推定部
１７  媒質定数推定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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