RadioTwin:
3D都市モデルを活用した電波環境可視化技術
須藤 克弥 (Katsuya Suto)
電気通信大学 大学院情報理工学研究科 准教授
k.suto@uec.ac.jp

はじめにビッグデータ収集により都市空間のリソース・サービスを管理

2

ビッグデータ収集により都市空間のリソース・サービスを管理はじめに認識••制御
携帯端末、車両、ロボット
センサ情報、映像、位置情報•••

車両・人の交通制御
公共サービス・治安
都市設計

無線環境の認識と制御も必要ではないか？
3

RadioTwin：プログラマブルな無線制御
5次元（平面、高さ、時間、周波数）の電波環境を認識・制御•

4次元の電波マップにより知的な電波環境制御が可能•

ドローンや車両通信の高信頼化• 本発表では、2次元の電波環境可視化にフォーカス
物理空間における電波環境制御

サイバー空間における電波環境認識

DroneSpectrum
sharing

Recognition

IRS

Control
Received signal strength4空間的な電波環境の正確な把握が重要

受信電力

送信局
回折

短区間変動都市における複雑な電波環境
短区間変動

100m

反射
反射
距離減衰

受信局

距離

構造物により変化する複雑な電波環境（短区間変動）を推定できる技術が必要
5

従来技術とその問題点実測値に基づく 高度な計算を物理現象を数理モデル基にしたモデル
要するモデル
2波モデル

拡張秦モデル

レイトレー
シング

自由空間
伝搬モデル

ITU-R
P.1411

コスト・負荷大簡易

ユーザ参加センシングと3D地図を用いた深層学習モデル

都市構造の複雑さへの対応度

距離減衰を推定

都会・郊外などを区別

複雑構造物の影響を考慮

深層学習の導入により、初心者でも低コストで電波環境を模擬できる技術を実現
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低コストで電波環境を予測するためにデータがあるエリアは？
•ユーザ参加型センシング/観測情報の統計処理データが無いエリアは？
•観測エリアの3D都市モデルと観測電波情報を用いて学習した深層学習モデルで予測3D都市モデル＋基地局座標

受信電力

携帯端末

位置情報
受信電力情報

学習

基地局

観測電波環境情報
距離7新技術の特徴・従来技術との比較
技術1：空間補間モデル•

従来技術では困難な0.25%のスパース観測情報
でエリア全域の電波環境情報を予測

技術2：空間補外モデル（特許提案）

技術3：伝搬過程再現モデル•空間補間

従来技術で実現されていなかった基地局カバ
レッジ外の電波環境を予測

レイトレーシングと比較して1/20の計算速度
で未観測地域の電波環境を予測

30
600

Y[m]

•

15400

0200-10-30200

400

600

800

1000

X[m]
空間補外(a) 短区間変動マップ

80
600

8 60

技術1：スパースな観測環境に対応した手法
空間補間問題をシャドウイング補正問題に変換
1. スパースな観測信号から距離減衰を推定し、距離減衰マップを構築
Phase I : Path loss regression

2. 距離減衰マップと真の電波マップの差分（シャドウイング）を学習
Regression withpi,j = ptx − 10ηlog10∥ctx − ci,j∥Nth encoding block

1st decoding block

Nth decoding block

BNConvolution

BNConvolution

BNConvolution

ConcatUnpooling

Estimated map ℱ(P)

BNConvolution

BNConcat

Unpooling

BNConvolution

BNConvolution

Max pooling

BNConvolution

BNConvolution

Max pooling

BNConvolution

BNConvolution

1st encoding block

Convolution

Imperfect map Pimp

Large-scale trend map P

Full convolution blockPhase II : Shadowing adjustment : ℱ( ⋅ )K. Suto, S. Bannai, K. Sato, K. Inage, K. Adachi, and T. Fujii, “Image-Driven Spatial Interpolation With Deep
Learning for Radio Map Construction,” IEEE Wireless Communications Letters, vol. 10, no. 6, pp. 1222‒
1226, Jun. 2021.

9

九段下における性能評価（0.25%の観測）従来技術（GAN）と比較して推定精度を10dB以上改善

10技術２：画像変換によるシャドウイングマップ構築
通信エリア外の3次元マップからシャドウイングマップを構築•

判別器：シャドウイングマップが本物か偽物を判別•

生成器：判別器を騙せるように本物に近いシャドウイングマップを生成

11

学習エポックごとの予測
真の電波マップ

提案モデル

従来モデル
12

九段下における性能評価
CNNを用いた距離減衰補正手法との比較 [Thrane, Access’20]
提案手法： RMSE = 5.48 [dB]•••

局所的な変動を推定可能
画像変換を用いているため空間相関を維持した補外推定が可能

既存手法：RMSE = 6.00 [dB]•

ある程度の局所的な変動を推定は可能•

グリッド単位で大きく/小さくシャドウイングを誤推定•20

特徴量抽出の学習が困難

200

200

200y [m]

y [m]

y [m]

0000290580

8700290580

870

1000290

580

x [m]

x [m]

x [m]

True shadowing map

Proposed model

Existing CNN-based model

870-10Shadowing [dB]•-2013

技術3：グラフ表現による伝搬過程再現
グラフ表現により送信局から受信地点までの伝搬を表現•

ノード：ある３次元座標の受信電力•

エッジ：ノード間のパスの存在確率

v1

v4

Reflection

v7: Building: Antenna Pattern

v2

v5

v8

v6

𝒱t = {v2}𝒱r = {v4, v5, v6, v7, v8, v9}

shieldingv3

𝒱 = {v2, v4, v5, v6, v7, v8, v9}

𝒱o = {v4, v7}v9

𝒱0 = {v4, v5, v6, v7}
𝒱1 = {v8, v9}14longitude distance [12510075

調布における性能評価
50252005∘ )Averagereceived
signalstrength[dBm]
Averagereceived
signalstrength[dBm]02550 75 100 125 150 175 200
Latitude distance [m]真の電波環境

140140140140100100100808075606050

4040

250160160

120120125: TX

200

02550 75 100 125 150 175 200
Latitude distance [m]∘(d) TX-D (azimuth angle = 120∘)

提案手法

160160longitude distance [m]longitude distance [m]longitude distance [m]150)

レイトレーシング(b) TX-B (azimuth angle = 225∘)
175-60-60-70-70-80-80-90-90-100-110-120-130-100-110-120-130

longitude distance [m]longitude distance [m]0120120
100
100
8080
6060
4040

2020

2020

0 00 0 2525 5050 7575100100125125150150175175200200
Latitudedistance[m][m]
Latitudedistance

0 00 0 2525 5050 7575100
100125125150150175175200200
Latitudedistance[m][m]
Latitudedistance(a)(a)
Signalstrengthestimatedbyby
rayraytracingSignalstrengthestimatedtracing(b)(b)
Signalstrengthestimatedbyby
proposal
Signalstrengthestimated
proposal

: TX
: TX

予測精度：レイトレーシングと比較して、提案手法は1dB程度改善
計算速度：レイトレーシングが18503秒かかるのに対し、提案手法は1245秒
15想定される用途
無線信頼性を保証した通信サービスの設計•

B5G車両通信の高度化
通信状況の完全把握による事故ゼロを目指した無線設計
ドローン遠隔操作• 通信範囲外に移動しないようなセーフティ設計
安定した映像配信技術• 通信状況予測により映像が止まらないような配信レート設計
••

•

従来

提案
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実用化に向けた課題
データの拡充・リポジトリのオープン化
高さ方向・高周波数における推定手法の導入
自己位置推定技術の高度化
予測の高速化 & 対応環境の追求

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企業への期待一般ユーザ向けの観測・学習ソフトウェア
通信品質保証が求めらるアプリケーション事業者との連携•

ドローン遠隔監視、車両通信、映像配信など

技術課題に対する共同研究••

高精度な自己位置推定技術、特に屋内環境
点群データ・グラフ信号処理などに強みのある企業

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本技術に関する知的財産権

発明の名称：電波伝搬推定システム、電波伝搬推定方法
および生成部の製造方法
出願番号：特開2022-092181

出願人：電気通信大学

発明者：須藤克弥、坂内信允

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お問い合わせ先

国立大学法人電気通信大学
産学官連携センター
産学官連携ワンストップサービス
TEL 042-443-5871
FAX 042-443-5725
E-mail onestop@sangaku.uec.ac.jp20