(57)【要約】【課題】通信品質のモデル化によって所望の通信品質を満足するためのパラメータを推定する手法を提供する。【解決手段】アクセスポイントと、上りチャンネルをランダムに選択してアクセスポイントにデータを送信する無線端末とを有する無線ネットワークにおいて、ネットワークパラメータを推定するネットワークパラメータ推定装置は、アクセスポイントの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、および空間における無線伝搬モデルに基づいて、品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成するモデル生成部と、前記生成されたモデルに基づいて、所望確率を満足するネットワークパラメータを推定するパラメータ推定部とを有する。【選択図】図１
2017220732.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクセスポイントと、上りチャンネルをランダムに選択してアクセスポイントにデータを送信する無線端末とを有する無線ネットワークにおいて、ネットワークパラメータを推定するネットワークパラメータ推定装置であって、
アクセスポイントの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、および空間における無線伝搬モデルに基づいて、品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成するモデル生成部と、
前記生成されたモデルに基づいて、所望確率を満足するネットワークパラメータを推定するパラメータ推定部と、
を有するネットワークパラメータ推定装置。
【請求項２】
無線端末が複数のデバイス種別の無線端末によって構成されており、無線端末の送信電力がデバイス種別毎に一定である場合、
前記モデル生成部は、アクセスポイントの空間的分布、無線端末のデバイス種別毎の空間的分布、無線端末のデバイス種別毎の送信電力、無線端末のデバイス種別毎のデータ送信確率、無線端末のデバイス種別毎の上りチャンネル数、および空間における無線伝搬モデルに基づいて、ある特定のデバイス種別の品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成する、請求項１に記載のネットワークパラメータ推定装置。
【請求項３】
無線端末の送信電力が一定でない場合、
前記モデル生成部は、送信電力の確率分布、アクセスポイントの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、および空間における無線伝搬モデルに基づいて、品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成する、請求項１に記載のネットワークパラメータ推定装置。
【請求項４】
無線端末が複数のデバイス種別の無線端末によって構成されており、無線端末の送信電力が同じデバイス種別であっても一定でない場合、
前記モデル生成部は、デバイス種別毎の送信電力の確率分布、アクセスポイントの空間的分布、無線端末のデバイス種別毎の空間的分布、無線端末のデバイス種別毎のデータ送信確率、無線端末のデバイス種別毎の上りチャンネル数、および空間における無線伝搬モデルに基づいて、ある特定のデバイス種別の品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成する、請求項１に記載のネットワークパラメータ推定装置。
【請求項５】
前記モデル生成部は、各デバイス種別の無線端末が前記無線ネットワークに占める割合に基づいた重み付け平均によって、任意の無線端末の品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成する、請求項２又は４に記載のネットワークパラメータ推定装置。
【請求項６】
アクセスポイントと、上りチャンネルをランダムに選択してアクセスポイントにデータを送信する無線端末とを有する無線ネットワークにおいて、ネットワークパラメータを推定するネットワークパラメータ推定装置におけるネットワークパラメータ推定方法であって、
アクセスポイントの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、および空間における無線伝搬モデルに基づいて、品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成するステップと、
前記生成されたモデルに基づいて、所望確率を満足するネットワークパラメータを推定するステップと、
を有するネットワークパラメータ推定方法。
【請求項７】
アクセスポイントと、上りチャンネルをランダムに選択してアクセスポイントにデータを送信する無線端末とを有する無線ネットワークにおいて、ネットワークパラメータを推定するネットワークパラメータ推定装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該コンピュータを、
アクセスポイントの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、および空間における無線伝搬モデルに基づいて、品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成するモデル生成手段、および
前記生成されたモデルに基づいて、所望確率を満足するネットワークパラメータを推定するパラメータ推定手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークパラメータ推定装置、ネットワークパラメータ推定方法およびプログラムに関し、特に、アクセスポイントおよび無線端末が空間上に配置された無線ネットワークにおいて、アクセスポイントおよび無線端末の空間的分布から通信品質をモデル化し、所望の品質を満足するためのパラメータを推定しネットワークへとフィードバックするための手法である。
【背景技術】
【０００２】
無線ネットワークの設計および制御においては、通信品質を最適にするようなアクセスポイントの配置密度や送信電力等のパラメータを決定する必要があるが、このようなパラメータは通信品質に対して複雑な影響を与えるため、目標とする通信品質を満足するような設計／制御パラメータを決定するためには、無線ネットワークの数理モデル化が必要となる。このような取り組みとして近年、空間的な位置のランダム性を表現できる空間点過程を用いてネットワークをモデル化し、空間的な確率現象を取り扱うstochastic geometryによって、SINR（Signal-to-Interference plus Noise Ratio）やシャノン容量の分布と各種パラメータの関係について解析的な分析をおこなう研究が注目を集めている（非特許文献１および２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Andrews, Jeffrey G., Francois Baccelli, and Radha Krishna Ganti. "A tractable approach to coverage and rate in cellular networks." Communications, IEEE Transactions on 59.11 (2011): 3122-3134.
【非特許文献２】Novlan, Thomas D., Harpreet S. Dhillon, and Jeffrey G. Andrews. "Analytical modeling of uplink cellular networks." Wireless Communications, IEEE Transactions on 12.6 (2013): 2669-2679.
【非特許文献３】Kwon, Taesoo, and John M. Cioffi. "Random deployment of data collectors for serving randomly-located sensors." Wireless Communications, IEEE Transactions on 12.6 (2013): 2556-2565.
【非特許文献４】Thonet, Gilles, Patrick Allard-Jacquin, and Pierre Colle. "ZigBee-WiFi Coexistence." Schneider Electric White Paper and Test Report 1 (2008): 1-38.
【非特許文献５】Conti, Andrea, et al. "Bluetooth and IEEE 802.11 b coexistence: analytical performance evaluation in fading channels." Selected Areas in Communications, IEEE Journal on 21.2 (2003): 259-269.
【非特許文献６】Martin Haenggi. Stochastic geometry for wireless networks. Cambridge University Press, 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のように、従来、無線ネットワークの通信品質の数理モデル化による分析手法はいくつか提案されている。しかしながら、従来技術では、数理モデルを用いて、通信品質を最適化するパラメータを決定する手法は未だに提案されていない。
【０００５】
また、上記の分析においてはその多くが無線端末の送信電力を一定か（非特許文献３参照）、もしくはLTE（Long Term Evolution）におけるFractional Power Controlのような送信電力に従うとしている（非特許文献２参照）。2.4GHz帯におけるWi-Fi（登録商標）、ZigBee（登録商標）およびBluetooth（登録商標）間での干渉問題（非特許文献４および５参照）のように、送信電力の異なる複数種別のデバイスがネットワーク上で混在した場合の、通信品質に関する一般的な解析的モデルは未だに提案されていない。
【０００６】
本発明は、デバイス種別が単一であっても複数であっても適用可能であり、送信電力が一定であっても異なっても適用可能な、通信品質のモデル化によって所望の通信品質を満足するためのパラメータを推定する手法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】
【０００７】
本発明の一形態に係るネットワークパラメータ推定装置は、
アクセスポイントと、上りチャンネルをランダムに選択してアクセスポイントにデータを送信する無線端末とを有する無線ネットワークにおいて、ネットワークパラメータを推定するネットワークパラメータ推定装置であって、
アクセスポイントの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、および空間における無線伝搬モデルに基づいて、品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成するモデル生成部と、
前記生成されたモデルに基づいて、所望確率を満足するネットワークパラメータを推定するパラメータ推定部と、
を有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一形態に係るネットワークパラメータ推定方法は、
アクセスポイントと、上りチャンネルをランダムに選択してアクセスポイントにデータを送信する無線端末とを有する無線ネットワークにおいて、ネットワークパラメータを推定するネットワークパラメータ推定装置におけるネットワークパラメータ推定方法であって、
アクセスポイントの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、および空間における無線伝搬モデルに基づいて、品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成するステップと、
前記生成されたモデルに基づいて、所望確率を満足するネットワークパラメータを推定するステップと、
を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一形態に係るプログラムは、
アクセスポイントと、上りチャンネルをランダムに選択してアクセスポイントにデータを送信する無線端末とを有する無線ネットワークにおいて、ネットワークパラメータを推定するネットワークパラメータ推定装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該コンピュータを、
アクセスポイントの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、および空間における無線伝搬モデルに基づいて、品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成するモデル生成手段、および
前記生成されたモデルに基づいて、所望確率を満足するネットワークパラメータを推定するパラメータ推定手段、
として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、デバイス種別が単一であっても複数であっても適用可能であり、送信電力が一定であっても異なっても適用可能な、通信品質のモデル化によって所望の通信品質を満足するためのパラメータを推定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例に係るネットワークパラメータ推定装置の機能ブロック図
【図２】本発明の実施例１によるネットワークパラメータ推定方法のフローチャート
【図３】本発明の実施例２によるネットワークパラメータ推定方法のフローチャート
【図４】本発明の実施例３によるネットワークパラメータ推定方法のフローチャート
【図５】本発明の実施例４によるネットワークパラメータ推定方法のフローチャート
【図６】本発明の実施例５によるネットワークパラメータ推定方法のフローチャート
【図７】本発明の実施例５による評価結果を示すグラフ
【図８】本発明の実施例に係るネットワークパラメータ推定装置のハードウェア構成例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【００１３】
本発明の実施例では、アクセスポイントと、上りチャンネルをランダムに選択してアクセスポイントにデータを送信する無線端末とを有する無線ネットワークにおいて、ネットワークパラメータを推定するネットワークパラメータ推定装置及びネットワークパラメータ推定方法について説明する。
【００１４】
ネットワークパラメータ推定装置は、アクセスポイントおよび無線端末が空間的に分布した無線ネットワークにおいて、アクセスポイントの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、空間における無線伝搬モデル等に基づいて、品質が閾値以上となる確率を表すモデルを生成し、所望確率を満足するネットワークパラメータを推定する。推定されたネットワークパラメータは、ネットワークへとフィードバックすることにより、ネットワークの通信品質が最適化される。
【００１５】
図１は、本発明の実施例に係るネットワークパラメータ推定装置１００の機能ブロック図である。ネットワークパラメータ推定装置１００は、入力部１０１と、モデル生成部１０３と、パラメータ推定部１０５と、出力部１０７とを有する。各機能部について、以下の実施例１〜実施例５において説明する。
【００１６】
＜実施例１＞
本発明の実施例１においては、空間にアクセスポイント（AP：Access Point）および無線端末が分布しており、無線端末は単一のデバイス種別で構成され、また送信電力は一定であるとする。無線端末は単純なランダムアクセスを用いてアクセスポイントにデータを送信する。すなわち、無線端末は上りチャンネルをランダムに選択してアクセスポイントにデータを送信する。この時、通信品質を表すメトリックを受信信号電力対干渉信号電力比（SIR：Signal-to-Interference Ratio）とする場合、ネットワークパラメータ推定装置１００は、APの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、空間における無線伝搬モデル、SIR閾値およびSIR閾値を満足する確率の所望値を入力とし、ある端末のSIRがSIR閾値以上となる確率を、APの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、空間における無線伝搬モデルからモデル化する。また、モデルから、SIRがSIR閾値以上となる確率が所望の確率となるために必要なネットワークパラメータを計算して出力する。
【００１７】
図２に、本発明の実施例１によるネットワークパラメータ推定方法のフローチャートを示す。
【００１８】
ステップＳ１０１において、入力部１０１よりAPの空間的分布Φc、無線端末の空間的分布
【００１９】
【数１】
2017220732.tif 000003
、無線端末のデータ送信確率ρ、無線端末の上りチャンネル数F、空間における無線伝搬モデルL、品質閾値T、所望確率βを入力する。
【００２０】
ステップＳ１０３において、モデル生成部１０３では、Φc,、
【００２１】
【数２】
2017220732.tif 000004
、ρ、F、L、Tを元に、品質が閾値T以上となる確率を表すモデルPcovを生成する。例えば、Φcが強度（単位面積あたりの点の数）がλcの定常ポアソン点過程、
【００２２】
【数３】
2017220732.tif 000005
が強度
【００２３】
【数４】
2017220732.tif 000006
の定常ポアソン点過程、ρ=0.01、F=100、Lは距離に対して指数的に電力強度が減衰していき、かつレイリーフェージングを含むモデルとし、その減衰率はL(d)=d-agで表されるとする。ただし、gは平均ν-1の指数分布に従う確率変数である。この時、ある瞬間に同時に同周波数帯で通信する無線端末の空間的分布Φnは、ポアソン点過程におけるthinning theory（非特許文献６参照）から、強度が
【００２４】
【数５】
2017220732.tif 000007
のポアソン点過程に従う。ある無線端末x∈Φnに着目した時、その無線端末と無線端末が接続するAPとの間の、フェージングによる減衰量がgおよび距離がdであったとすると、その無線端末の上り通信におけるSIRは
【００２５】
【数６】
2017220732.tif 000008
となる。ただし、gz、dzはそれぞれx以外の無線端末zと、xが接続するAP間のフェージングによる減衰量および距離である。この時、無線端末は最も近いAPと接続すると仮定すると、無線端末とAPの距離dがある値rより大きくなる確率Pr[d>r]は、その無線端末からrの距離にAPが存在しない確率である。APが強度λcのポアソン点過程に従う時、面積Sあたりに存在する点の数は母数をSλcとするポアソン分布に従うため、面積πr2にAPが存在しない確率はexp(-πr2λc)となる。よって、dの確率密度関数はPr[d=r]=2πr2 exp(-πr2λc)として与えられる。そのため、SIRが閾値T以上となる確率（カバー率）Pcovは、
【００２６】
【数７】
2017220732.tif 000009
として与えられる。gが平均ν-1の指数分布に従うことと、ポアソン点過程に従う点zに関する関数の確率母関数（非特許文献６参照）から、Pcovは下記のように計算される。
【００２７】
【数８】
2017220732.tif 000010
【００２８】
【数９】
2017220732.tif 000011
ステップＳ１０５において、パラメータ推定部１０５では、モデル生成部１０３で生成したモデルPcovを元に、Pcovが入力された所望確率βを満足するような最適パラメータを出力する。例えば、ネットワークの無線端末の上りチャンネル数を制御したいような場合、Pcovが所望確率βを満足するような無線端末の上りチャンネル数Fについて推定をおこなう。所望の確率βを満足するパラメータの推定は、目的関数の導関数を用いない任意の最適化手法（例：ブレント法、Simulated Annealing、Particle Swarm Optimization）を用いてよい。ここでは、黄金分割探索をおこなう例について述べる。PcovをFの関数Pcov(F)として表す。入力されたFについてPcov(F) <βの場合、Fより大きくかつPcov(F')＞βとなるようなF'を定める。例えば、Pcov(F')＞βとなるまでF'=n*Fのnを増加させるといった方法がある。Fmin=F、Fmax=F'とする。逆にPcov(F)＞βの場合、Pcov(F')＜βとなるようなF'を探索する。例えば、Pcov(F')＜βとなるまでF'=n*Fのnを減少させるといった方法がある。Fmin=F'、Fmax=Fとする。目的関数値をE(F)=|Pcov(F)-β|とし、Fmin<F<Fmaxの範囲内で下記のアルゴリズムに従い探索をおこなう。
【００２９】
1.FminとFmaxを1:(1+√5)/2に分割する点F1および(1+√5)/2:1に分割する点F2を求める
2.E(F1)>E(F2)の場合、Fmin=F1とし、E(F1)<E(F2)の場合、Fmax=F2とする
3.イテレーションが上限値に達していない場合、1に戻る。達した場合、F2を解とする
本実施例では、最適パラメータを無線端末の上りチャンネル数としたが、データ送信確率ρ、強度λc等を最適パラメータとしてもよい。
【００３０】
ステップＳ１０７において、推定された最適パラメータは、出力部１０７より出力される。
【００３１】
＜実施例２＞
本発明の実施例２では、実施例１において、無線端末はN種類のデバイス種別によって構成されており、無線端末の送信電力はデバイス種別毎に一定であるとする。この時、ある無線端末のSIRが閾値以上となる確率が、APの空間的分布、無線端末のデバイス種別毎の空間的分布、無線端末のデバイス種別毎の送信電力、無線端末のデバイス種別毎のデータ送信確率、無線端末のデバイス種別毎の上りチャンネル数、無線空間における無線伝搬モデルからモデル化される。
【００３２】
図３に、本発明の実施例２によるネットワークパラメータ推定方法のフローチャートを示す。
【００３３】
ステップＳ２０１において、入力部１０１よりAPの空間的分布、デバイス種別i（i=1,...,N）毎の無線端末の空間的分布、デバイス種別iの無線端末の送信電力、デバイス種別iの無線端末のデータ送信確率、デバイス種別iの無線端末の上りチャンネル数が入力され、それぞれΦc、
【００３４】
【数１０】
2017220732.tif 000012
、pi、ρi、Fiとして入力される。
【００３５】
ステップＳ２０３において、モデル生成部１０３では、デバイス種別jに関するカバー率であるPcov,jを生成する。この時、ある瞬間に同時に同周波数帯で通信するデバイス種別iの無線端末の空間的分布Φn,iは、強度が
【００３６】
【数１１】
2017220732.tif 000013
のポアソン点過程となり、デバイス種別jに関するカバー率であるPcov,jは下記のように表される。
【００３７】
【数１２】
2017220732.tif 000014
【００３８】
【数１３】
2017220732.tif 000015
ステップＳ２０５において、パラメータ推定部１０５では、モデル生成部１０３で生成したモデルPcov,jを元に、Pcov,jが入力された所望確率βを満足するような最適パラメータを推定する。
【００３９】
ステップＳ２０７において、推定された最適パラメータは、出力部１０７より出力される。
【００４０】
＜実施例３＞
本発明の実施例３では、実施例１において、無線端末の送信電力が一定ではなくある確率分布に従うとする。この時、ある無線端末のSIRが閾値以上となる確率は、送信電力の確率分布、APの空間的分布、無線端末の空間的分布、無線端末のデータ送信確率、無線端末の上りチャンネル数、空間における無線伝搬モデルからモデル化される。
【００４１】
図４に、本発明の実施例３によるネットワークパラメータ推定方法のフローチャートを示す。
【００４２】
ステップＳ３０１において、入力部１０１からは実施例１の入力に加えて無線端末の送信電力の分布φが入力される。ここで、φは分布の確率密度関数を示す。
【００４３】
ステップ３０３において、モデル生成部１０３では、SIRが閾値T以上となる確率（カバー率）Pcovを生成する。この時、Pcovは以下のように表される。
【００４４】
【数１４】
2017220732.tif 000016
【００４５】
【数１５】
2017220732.tif 000017
ステップＳ３０５において、パラメータ推定部１０５では、モデル生成部１０３で生成したモデルPcovを元に、Pcovが入力された所望確率βを満足するような最適パラメータを推定する。
【００４６】
ステップＳ３０７において、推定された最適パラメータは、出力部１０７より出力される。
【００４７】
＜実施例４＞
本発明の実施例４では、実施例２において、送信電力がデバイス種別毎に一定ではなく、ある確率分布に従うとする。この時、あるデバイス種別のある無線端末のSIRが閾値以上となる確率は、デバイス種別毎の送信電力の確率分布、APの空間的分布、無線端末のデバイス種別毎の空間的分布、無線端末のデバイス種別毎のデータ送信確率、無線端末のデバイス種別毎の上りチャンネル数、空間における無線伝搬モデルからモデル化される。
【００４８】
図５に、本発明の実施例４によるネットワークパラメータ推定方法のフローチャートを示す。
【００４９】
ステップＳ４０１において、入力部１０１からは実施例２の入力におけるデバイス種別iの無線端末の送信電力piの代わりに、デバイス種別iの無線端末の送信電力の分布φiが入力される（i=1,...,N）。
【００５０】
ステップＳ４０３において、モデル生成部１０３では、デバイス種別jに関するカバー率であるPcov,jを生成する。この時、 デバイス種別jのカバー率であるPcov,jは下記のように表される
【００５１】
【数１６】
2017220732.tif 000018
【００５２】
【数１７】
2017220732.tif 000019
ステップＳ４０５において、パラメータ推定部１０５では、モデル生成部１０３で生成したモデルPcov,jを元に、Pcov,jが入力された所望確率βを満足するような最適パラメータを推定する。
【００５３】
ステップＳ４０７において、推定された最適パラメータは、出力部１０７より出力される。
【００５４】
＜実施例５＞
本発明の実施例５では、実施例４において、特定のデバイス種別に関する期待値ではなく、SIRが閾値以上となる確率の全無線端末に関する期待値を出力する。期待値は、実施例４において得られたデバイス種別ごとの確率の、デバイス種別がネットワーク全体に占める割合に基づいた重み付け平均として得られる。
【００５５】
図６に、本発明の実施例５によるネットワークパラメータ推定方法のフローチャートを示す。
【００５６】
ステップ５０１はステップＳ４０１と同じであり、入力部１０１からの入力は実施例４と同一である。
【００５７】
ステップＳ５０３において、モデル生成部１０３においてデバイス種別jの品質が閾値以上となる確率を表すモデルPcov,jを、全デバイス種別j=1,...,Nについて計算し、各デバイス種別の無線端末がネットワークに占める割合に基づいた重み付け平均によって、任意の無線端末の品質が閾値以上となる確率を表すモデルPcovを求める。例えば、無線端末の空間的分布がポアソン点過程である場合、デバイスiがネットワークにおいて占める割合は
【００５８】
【数１８】
2017220732.tif 000020
として求められるから、Pcovは下記の式で表される。
【００５９】
【数１９】
2017220732.tif 000021
ステップＳ５０５において、パラメータ推定部１０５では、モデル生成部１０３で生成したモデルPcovを元に、Pcovが入力された所望確率βを満足するような最適パラメータを推定する。
【００６０】
ステップＳ５０７において、推定された最適パラメータは、出力部１０７より出力される。
【００６１】
次に、実施例５の方法でSIRが閾値以上となる確率を表すモデルを生成し、所望の確率を満足するためのパラメータを推定する例を示す。APは強度λcのポアソン点過程に従って分布しているとする。無線端末はデバイス1およびデバイス2の2種で構成され、それぞれ
【００６２】
【数２０】
2017220732.tif 000022
の強度を持つポアソン点過程に従って分布しているとする。ここで、c2はデバイス2がネットワークに占める割合を表すパラメータ、
【００６３】
【数２１】
2017220732.tif 000023
は全無線端末の空間的分布の強度である。また、ρ1=ρ2=ρおよびF1=F2=Fとし、同時に同周波数帯で通信している無線端末の密度λnに対するλcの比をγとすると、
【００６４】
【数２２】
2017220732.tif 000024
である。SIRの閾値はT=0dB、
【００６５】
【数２３】
2017220732.tif 000025
とし、パラメータ推定部１０５では様々なγに対してPcovを求めるとする。c2が変化した際のPcovの評価結果を図７に示す。
【００６６】
図７より、例えばc2=0.5であるようなネットワークにおいてPcovの所望値が0.6であった場合、γ=5であればPcovは所望値以上となることが分かる。現状のネットワークにおいてγ=2.5であったとした場合、
【００６７】
【数２４】
2017220732.tif 000026
から、例えば無線端末の上りチャンネル数Fをネットワークパラメータとすると、出力部１０７からは現状の無線端末の上りチャンネル数Fの2倍の値を最適パラメータとして出力する。
【００６８】
なお、実施例５では、実施例４においてSIRが閾値以上となる確率の全無線端末に関する期待値を出力する例について説明したが、実施例２においてSIRが閾値以上となる確率の全無線端末に関する期待値を出力する場合にも同様に適用可能である。
【００６９】
＜ハードウェア構成例＞
図８に、本発明の実施例に係るネットワークパラメータ推定装置１００のハードウェア構成例を示す。ネットワークパラメータ推定装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１５１等のプロセッサ、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ装置１５２、ハードディスク等の記憶装置１５３等から構成されたコンピュータでもよい。例えば、ネットワークパラメータ推定装置１００の機能および処理は、記憶装置１５３又はメモリ装置１５２に格納されているデータやプログラムをＣＰＵ１５１が実行することによって実現される。また、ネットワークパラメータ推定装置１００に必要な情報は、入出力インタフェース装置１５４から入力され、ネットワークパラメータ推定装置１００において求められた結果は、入出力インタフェース装置１５４から出力されてもよい。
【００７０】
＜本発明の実施例の効果＞
以上のように、本発明の実施例によれば、無線ネットワークにおける無線端末およびAPの空間的分布などのパラメータを用いて通信品質をモデル化し、品質閾値を所望の確率で満足する最適なネットワークパラメータを推定することができる。また、本発明の実施例の手法は、デバイス種別が単一であっても複数であっても適用可能であり、送信電力が一定であっても異なっても適用可能である。
【００７１】
＜補足＞
説明の便宜上、本発明の実施例に係るネットワークパラメータ推定装置は機能的なブロック図を用いて説明しているが、本発明の実施例に係るネットワークパラメータ推定装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。例えば、本発明の実施例は、コンピュータに対して本発明の実施例に係るネットワークパラメータ推定装置の各機能を実現させるプログラム、コンピュータに対して本発明の実施例に係る方法の各手順を実行させるプログラム等により、実現されてもよい。また、各機能部が必要に応じて組み合わせて使用されてもよい。また、本発明の実施例に係る方法は、実施例に示す順序と異なる順序で実施されてもよい。
【００７２】
以上、通信品質のモデル化によって所望の通信品質を満足するためのパラメータを推定するための手法について説明したが、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、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、種々の変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００７３】
１００  ネットワークパラメータ推定装置
１０１  入力部
１０３  モデル生成部
１０５  パラメータ推定部
１０７  出力部
１５１  ＣＰＵ
１５２  メモリ装置
１５３  記憶装置
１５４  入出力インタフェース装置
【図１】
2017220732.tif 000027
【図２】
2017220732.tif 000028
【図３】
2017220732.tif 000029
【図４】
2017220732.tif 000030
【図５】
2017220732.tif 000031
【図６】
2017220732.tif 000032
【図７】
2017220732.tif 000033
【図８】
2017220732.tif 000034