急激な環境変化に適応するレジリエンス指向情報通信技術の確立を目指して
代表研究者

須

藤 克 弥

電気通信大学 大学院情報理工学研究科 助教

1 研究調査の目的・意義
近年、情報通信を用いた社会サービスの多様化に伴い、情報通信技術に多面的な性能が求められるようになってきた。また、災害など予知できない事象が発生する際は性能要求や環境の変化が激しいため、特定の要求や環境に適した従来型の情報通信技術では社会サービスの品質を保証することが困難である。そこで本研究では、性能要求や環境状態が急激に変化する状況においても社会サービスの品質を保証可能なレジリエンス指向情報通信技術の実現を目的とする。レジリエンス指向情報通信の実現には、情報の集約と制御命令の伝達に利用する通信用ネットワークが、レジリエンス特性の要求条件を満足する程度には十分安定であることが必要である。しなしながら、発災後のネットワークは、多数の通信インフラが故障するために使用可能な通信リソースに制限がある。そこで、レジリエンス指向情報通信では、ネットワーク自身が性能要求の多様性や変動を加味して限られた資源の最適な組み合わせを瞬時に決定する。さらに、社会サービス機能を回復するだけでなく、ネットワーク性能も回復するように決定することで、システム全体のレジリエンス特性を相乗的に向上することが可能である。これにより、レジリエンス特性を基本技術との比較で 50%以上向上させることを目標とする。

2 国内外の研究動向
第 5 世代移動通信システム実現の必要要件として 3GPP や ITU が多様な通信性能を策定して以来、多様性の実現を目指す通信技術の研究開発は爆発的な広がりを見せている。しかしながら、従来研究の多くは各通信性能を個別に最適化することが目的であり、リアルタイムで観測される通信要求を満足するような技術の開発はされていない。これに対し本研究は、通信要求を基に通信性能を動的に変化させる通信技術を開発することでサービス品質を保証する。一方、通信性能の最大化ではなく、通信要求の満足を目指す研究はユーザ体感品質(QoE)の分野で検討が始まっている。しかしながら、これまでの研究は、通信性能と QoE の関係性を明らかにすることが目的であり、リアルタイムの通信要求を追従することは未だ検討されていない。以上の理由から、要求の多様性とダイナミック性を基に情報通信システムを構築する本研究課題は、他に類を見ない全く新しい情報通信の研究開発と位置づけられる。
図 1 はレジリエンス指向情報通信と第 5 世代移動通信の違いを示している。通信性能項目すべての最大化を目指している第 5 世代と異なり、レジリエンス指向情報通信は要求の変化に応じて使用する通信機器の選択や機器の役割を制御するため、必要最小限の資源で通信要求を満足できる。一方、環境変化によって情報1

通信システムの性能が低下する場合、第 5 世代移動通信システムは要求を満足できなくなる可能性があるが、レジリエンス指向情報通信技術は限られた資源の配置や役割を最適化することによって、要求された性能を満足する。レジリエンス指向情報通信技術は、昆虫の相転移の様に環境に応じてその性質を変化させる技術であり、これは従来の情報通信技術とは全く異なる新しい領域の研究と言える。

3 レジリエント特性の評価方法
レジリエント特性は、状態が動的に変化する中で通信要求をどの程度満足しているかを評価するための指標である。状態の変化に追従して要求を満足する有効能力と状態の変化に対して自律的に安定した絶対能力を達成する能力がレジリエント特性向上の鍵となる。レジリエント特性を評価する上で必要となる 3 つの指標を提案する。
3-1 有効能力（Effective Capability）
有効能力とは要求に対する通信システムの絶対能力の充足率を示す。本指標を評価する方法として 2 つの表現モデル（多次元モデルと 1 次元モデル）を提示する。多次元モデルでは、複数の通信項目について通信要求と絶対能力をベクトルで表現する。この表現モデルにおいては、要求ベクトルに対して写像した絶対能力ベクトルの大きさが有効能力となる（図１）。他方、1 次元モデルはユーザ体感品質（QoE: Quality ofExperience）を用いる。このモデルでは、多次元の通信項目を 1 次元の QoE 値に変換することで、要求と絶対能力をスカラー量で表現する。要求スカラーに対する絶対能力スカラーの充足率を計算することで、有効能力を評価できる。既存研究において、各種通信項目と QoE の関係は既に明らかにされている。Fiedler は実測データを基に音声通信サービスにおける QoE とパケットロス率の関係を定式化している [6]。Zhang らは、対象の通信項目を複数に拡張しており、ニューラルネットワークを用いて任意のアプリケーションに対する QoE の値を導出する方法を提案している[22]。多次元モデルと 1 次元モデルを比較すると、通信項目毎の要求と絶対能力を考慮する多次元モデルは正確に有効能力を評価できる利点を持つが、軸間の重み付けを適切に決定する必要がある。他方、1 次元モデルは、QoE 値と通信項目群が単射の関数で表現可能な場合に有効能力を正確に評価できる。

:要求ベクトル:絶対能力ベクトル
有効能力ベクトル
有効能力

図 2 多次元モデルにおける有効能力の評価方法の例
3-2 柔軟性（Flexibility）
柔軟性とは通信ネットワークが自律的な制御によって達成可能な絶対能力の範囲である。多次元モデルにおいては達成可能な絶対能力ベクトルの組み合わせの数で表現し、1 次元モデルにおいては達成可能な QoE値の領域によって評価する。環境発電型無線ネットワークを例に挙げると、ある時間スロット𝑡のバッテリー量に応じて次の時間スロット𝑡 1の達成可能な絶対能力ベクトル数（QoE 値）が変化する。そこで、 𝑡における𝑡 1の達成可能な絶対能力ベクトル数が柔軟性であり、これを評価することで状態変化を考慮したシステム性能を計算できる。
3-3 適応性（Adaptability）
状態変化に伴う要求値の変化と絶対能力の増減に適応するための能力を適応性と定義する。多次元モデルにおいては、絶対能力ベクトルが目的の絶対能力ベクトルに転移するまでに要する時間として定義できる。

2

異なる絶対能力ベクトルから同じ絶対能力ベクトルに転移する場合、要する時間が変化することが予測される。従って、動的に状態変化が発生する場合、このベクトルの転移時間を考慮して適切な絶対能力ベクトルを決定する必要がある。
NV（Network Virtualization）や SDN（Software Defined Network）技術の導入が本格的に検討されている次世代無線ネットワークにおいては、複数の機能・特性を備えた通信装置・ネットワークシステムの開発が進んでいくことが予想される。通信装置の機能やネットワーク構成を柔軟に変更することで、サービスの要求に追従するネットワークを実現できる。このような技術背景から、サービスの要求に合わせた実質的な能力を示す有効能力、通信装置やネットワークが備える柔軟性や適応性といった特性を評価することは極めて重要である。これらの指標をシステム設計に取り入れることで、レジリエントな通信ネットワーク機器を開発できる。

4 環境発電で稼働する無線ネットワークにおけるレジリエンス指向情報通信技術
環境発電で稼働する無線ネットワーク（EH-SCN: Energy Harvesting Small Cell Network）を対象に、レジリエント特性評価を応用した通信制御技術を提案する。

図 3 EH-SCN の概念図
4-1 システムモデル
図 3 に想定する EH-SCN を示す。1 台のマクロセル基地局（MBS）とその周りに複数のスモールセル基地局（SBS）が配置されるネットワークを想定する。SBS は高密度に配置することで周波数効率を向上できるが、SBS を稼働するために必要となる電力網の配線コストが膨大になるため、ソーラー発電等の環境発電を利用して SBS を稼働する（MBS は従来通り電力網から安定した電力・電圧を取得）。SBS は、送信電力制御とスリープ制御を用いることで限られた発電量を効率的に活用できるが[1,2,3]、時空間的に未接続ユーザが発生する。そこで、それらの未接続ユーザは MBS が収容する。このネットワークにおいては、MBS と接続するユーザ数をできる限り少なくすることで周波数効率と通信品質を向上できるため、SBS と接続するユーザ数を最大化するためのスリープ・送信電力制御に関して研究を行う。

図 4 SBS のシステムモデル
図 4 に SBS のモデル図を示す。SBS はソーラーパネルモジュール、バッテリーモジュール、光回線終端モジュール、通信処理・アンテナモジュールから構成される。ソーラーパネルモジュールで発電した電力ℎ 𝑘はバッテリーモジュールに蓄えられる。バッテリーモジュールは光回線終端モジュールと通信処理・アンテ3

ナモジュールに電力を供給する。𝑡をタイムスロット間隔だとすると、タイムスロット𝑘
バッテリー状態𝑏 𝑘 1 は下記のダイナミクスを持つ。

1における SBS-𝑖の

ここで、𝑐 𝑘 、γ、𝑒 𝑘 は送信電力、増幅効率、システム電力（各モジュールを稼働するために必要な消費電力）である。
上記の式から分かるように、𝑏 𝑘 とℎ 𝑘 の情報を基にしてタイムスロット毎に送信電力𝑐 𝑘 を決定する
ことで、バッテリーを管理する必要がある。本稿では、直交振幅変調(QAM)を利用した VoIP 通信路を想定し、通信半径𝑑 [m]以内のユーザの体感品質𝑄を満足するために必要な送信電力を下記の式で計算する。

𝑑 は体感品質Qを達成するために必要な最低ビットエラーレート、ユーザ端
ここで、𝐵𝐸𝑅 𝑄 、𝑁 、𝐿末で発生するシステムノイズ、𝑑 [m]離れたユーザへのパスロスである。パケットサイズ𝑆の通信における
𝐵𝐸𝑅 𝑄 は、M. Fiedler が提唱した体感品質とパケットロス率の関係式[6]を基に下記のモデルで計算できる。

𝐿𝑑 は、市街地における通信環境を想定し、Walfishc-Ikegami モデル[7]を用いて計算できる。

ここで、𝑓はキャリア周波数、ℎ は SBS の高さ、ℎはユーザの高さ、ℎ はビルなどの構造物の高さ、𝑤は街路幅、𝐵はビルの隙間をそれぞれ示す。
送信電力制御に加えて、SBS はスリープ状態とアクティブ状態を切り替えることでシステム電力𝑒 𝑘 を制御する。

アクティブ状態の SBS は全モジュールを稼働するため膨大な電力を消費する一方、スリープ状態の SBS は通信処理・アンテナモジュールと光回線終端モジュールの上り通信装置を機能停止することで消費電力を低減できる[4]。スリープ制御においては、スリープ SBS を多くするとアクティブ SBS の送信電力が大きくなり、アクティブ SBS を多くするとシステム電力を大量に消費する。したがって、バッテリー量や発電量を考慮してアクティブ・スリープ SBS 数を決定する必要がある。
VoIP サービスを要求するユーザ数は動的に変化する。一般的に発呼数は正午が多く、深夜に近づくにつれて減少するため、ユーザ数のダイナミクスを正午をピーク（𝛿）とした正規分布でモデル化する。

以上のシステムモデルから、EH-SCN の課題はユーザ数と発電量が変化する中で適切に送信電力とスリープを制御することだと分かる。
4-2 レジリエンス指向通信技術
4-1 でモデル化した EH-SCN におけるレジリエント特性の定義とその定義に基づくレジリエンス指向型通信技術を示す。
(a) 有効能力
4-1 で示した通り、送信電力制御によって体感品質と収容ユーザ数を決定できる。また、バッテリー量に制限のある EH-SCN では、体感品質と収容ユーザ数は独立した評価指標ではなく、高い体感品質レベルに設定
すると必然的に収容ユーザ数は減少する。したがって、3-1 で示した有効能力評価が必要となる。言い換えれば、体感品質と収容ユーザ数に関する要求ベクトルを設定し、要求ベクトルを充足するように送信電力を決定する。したがって、要求ベクトルは下記の通り表現できる。

4なお、𝛼は通信性能項目間の調整パラメータである。本稿では、ユーザが要求する体感品質は固定値しとして扱う。一方、収容ユーザ数に関する要求値は、フィールドに存在する接続要求ユーザ数であり、全てのユーザを収容した場合に有効能力が最大になる。なお、4-1 で示した通り、接続要求ユーザ数は動的に変化するものとして扱う。以上の通り、体感品質とユーザ数に関する 2 次元の要求ベクトルに対して有効能力|𝑴 𝑬 |を高めるように絶対能力𝑬を制御することがレジリエント指向通信技術の目的となる。
(b) 柔軟性
EH-SCN における柔軟性は、バッテリー量に応じて実現可能な絶対能力ベクトル数（収容ユーザと体感品質の組み合わせ）が異なるため、将来的に保有するバッテリー量によって評価する。そこで、提案する制御アルゴリズムがタイムスロット𝑘の制御命令𝜑 を決定する際には、区間 𝑘, 𝑘 𝐾 の間全タイムスロットで𝜑と同等の制御命令を実行できるようにする。これにより、発電量が減少する時間帯は現在の電力消費を抑えることで将来的な有効能力低減を防ぎ、発電量が増加する時間帯は消費電力を徐々に増やしつつ有効能力を向上する。
(c) 適応性
EH-SCN における適応性は、環境の変化に対応して適切な制御命令を決定する能力とそれまでに要する計算時間によって評価できる。EH-SCN では、ユーザ数、体感品質、バッテリー量を考慮して制御機構を設計する必要があるが、複雑な最適化関数にすることは計算時間上望ましくない。そこで、計算時間の短いアルゴリズムを提案する。
(d) 制御命令決定アルゴリズム
本稿で提案するアルゴリズムは、モデル予測制御（MPC：Model Predictive Control）を利用し、各タイムスロットで未来のバッテリー量を予測しながら制御命令を決定する。最適化問題を高速に計算しながらフィードバック制御を行うことで、環境変動が発生する複雑なシステムに対して高性能な制御を実現できる。
タイムスロット𝑘における決定アルゴリズムは下記の通りである。まず稼働する SBS を決定する。消費電力効率を最大化するアクティブ SBS 数𝑀を closed-form（詳細は発表資料に記載）によって導出し、バッテリー量が多い順にアクティブ SBS を𝑀個選出する。
次に、各稼働 SBS の送信電力を決定する。(b)で述べた柔軟性を向上するために SBS-i の送信電力の制限値𝑐 𝑘 を設ける。𝑐 𝑘 は、タイムスロット𝑘 𝐾にて期待できるバッテリー量を区間 𝑘, 𝑘 𝐾 で平等に使った場合に達成可能な送信電力として定義する。

現在のバッテリー量と発電量（𝑏 𝑘 とℎ 𝑘 ）は既知の値であるが、区間 𝑘 1, 𝑘 𝐾 においてℎ 𝑙 は未知の値である。一方で、𝐾は発電力が大きく変化しない期間であるため、本稿ではℎ 𝑙 = ℎ 𝑘 とする。𝑐 𝑘 を制約値として有効能力の最大化問題を解き、稼働 SBS の送信電力の組み合わせを決定する。

なお、𝑵は SBS の集合、𝑷 𝑐 は送信電力𝑐 の時の絶対能力ベクトルを示す。この最適化問題は線形最適化問題であり、実時間で計算可能である。
4-3 従来の通信技術
表 1 に従来技術と提案技術の比較を示す。従来研究を大別すると、（1）予測を用いたプリオリ情報に基づき最適化する方法[3,8-11]、（2）消費電力効率を最適化する方法 [12-15]、（3）取得した情報を学習し環境変化に適応して制御する方法がある[16-20]。（1）の方法では、発電量の変化を予測することで、各タイムスロットのバッテリー量を事前に求め、バッテリー枯渇が起こらないように送信電力・稼働 SBS を決定する。全てのタイムスロットの組み合わせ最適化問題を計算して制御命令を決定しており、達成可能な絶対能力の範囲（柔軟性）は高い。しかしながら、発電量の予測に誤差があった場合にバッテリーの枯渇が発生する恐れがあるため、環境変化に適応する能力は高くない。
（2）の方法では、発電量・バッテリー量の変化を考慮せず5

消費電力効率（収容人数/消費電力）を最大化するように消費電力・稼働 SBS を決定する。ダイナミクスを考慮しないため、数理最適化が容易であり、高速に制御命令を計算できる。しかしながら、バッテリー量と関係なく常に一定の消費電力・稼働 SBS 数になるため、将来的に達成可能な絶対能力の範囲を狭める恐れがある。したがって、（2）の方法は柔軟性と適応性を備えていない。
（3）の方法では、各 SBS が自身で蓄積した過去の環境情報（発電量、ユーザ密度等）を基にして、環境ごとに有効な制御命令を学習する。従来研究では収容人数を評価関数とした強化学習アルゴリズムが提案されている。大量のサンプルデータを基にした事前学習や学習期間を長くすることで、環境の変化に対応した制御命令を導出することが可能であるが、サンプルに無い環境や環境情報の離散化誤差によって、性能が低下する。適応性や柔軟性は学習サンプルの性質に大きく影響する。
以上の従来研究では、複数の通信性能要求を考慮した有効能力を基に制御命令を決定するものは存在しておらず、その点においてレジリエンス指向通信技術に優位性がある。レジリエンス指向通信技術は、有効能力を考慮することで要求の変化に対応し、柔軟性と適応性を考慮することで環境の変化に対応した制御命令を決定可能である。
表 1 従来技術とレジリエンス指向通信技術の特徴比較
有効能力
柔軟性
適応性
従来技術 （1）予測を用いた最適化
×〇×（2）電力効率最適化
×××（3）学習を用いた制御
×△
△
提案技術
〇〇〇
4-4 性能評価
従来技術とレジリエンス指向通信技術の比較実験を行い、有効性を検証する。比較対象として、4-3 で示した予測を用いたプリオリ情報に基づく最適化方法を用いる。この手法では、発電量を予測により知ることで、シミュレーション時間内の全タイムスロットにおける稼働 SBS と送信電力を事前に決定する。ユーザ収容数の総和を最適化関数、4 以上の体感品質レベルとバッテリーが枯渇しないといった制約条件を設けた最適化問題を解くことで、稼働 SBS と送信電力の組み合わせを決定する。

なお、𝑲はタイムスロットの集合、𝑈 𝑘 は SBS-i の収容ユーザ数を示す。この問題は組み合わせ最適化問題であるため、近似解を取得するために粒子群最適化手法[21]を採用する。タイムスロット𝑘における SBS-𝑖の発電量ℎ 𝑘 は正午をピーク（𝜌）とした正規分布モデルで予測する。

このモデルは、𝜌の値を変更することで様々な日照量・天候に対応することが可能であり、汎用性の高さから多くの既存研究で利用されている[5]。一方、この従来手法の問題は下記のとおりである。
（1）要求される体感品質が変化する場合に、体感品質を保証できない事や必要以上に高い送信電力を設定してしまう事、（2）環境変化により実際の発電量が予測値よりも大きく異なる場合でも、事前に決定した制御命令が利用されるため、バッテリーの枯渇が発生するといった問題がある。そこで本実験では、この問題をレジリエンス指向通信技術が解決できることを示す。表 2 に示したパラメータを用いてシミュレーションを行った。

6

表 2 パラメータ設定
パラメータ
フィールドサイズ
最大バッテリー量
タイムスロット長
増幅効率
SBS 数
アクティブ時のシステム電力
スリープ時のシステム電力システムノイズ
パケットサイズ
ピーク時のユーザ数
予測ピーク電力
要求体感品質値
2×2 ㎢
40000 J
60 秒
0.32
12 台
5W
05 W
-138.8 dBm
12000 bit
790 人
8W
4

まず、環境変化時の性能評価を行うため、実際のピーク電力を 6～10 W に設定しシミュレーションを行う（図 5）。予め設定した制御命令を利用して稼働 SBS と送信電力を決定する従来手法は、予測よりも発電量が多い場合でも、送信電力を上げないため有効能力が向上しない。一方、予測よりも発電量が少ない場合は、バッテリーの枯渇が発生し SBS が稼働できなくなるため、有効能力が著しく低下する。これに対し、提案手法は、現在のバッテリー量と発電量を基に各タイムスロットで稼働 SBS と送信電力を決定するため、発電量の増減に対応して適切な制御命令を決定できる。従来手法と比較して、予測値に誤差がある場合に提案手法の優位性を確認できる。提案手法は、環境変化時における柔軟性と適応性を備えた手法であることが分かる。
10.9

有効能⼒

0.80.7
従来⼿法

0.6

提案⼿法
0.566.5

77.58

ピーク発電量[W]8.599.510図 5 ピーク発電量の変化が有効能力に与える影響
次に、要求変化時の性能評価を行うため、要求体感品質を 3 に変更、実際のピーク電力を 6～10 W に設定しシミュレーションを行う（図 6）。従来手法は、要求体感品質を 4 に設定して制御命令を決定しているため、不必要に送信電力を高く設定している。このため、低い要求体感品質であるにも関わらず、有効能力がそれ程向上していない。一方、提案手法は、要求体感品質の変更に合わせて要求ベクトルを設定し、体感品質レベル 3 に対応して送信電力を決定している。消費電力を大幅に削減し、発電量が低い時間帯の収容ユーザ数を向上したため、有効能力が著しく向上している。以上のことから、要求変化時における有効能力を保証できる手法であることが分かる。

710.9

有効能⼒

0.8

0.7
従来⼿法

0.6

提案⼿法
0.566.5

77.58

ピーク発電量[W]8.599.510

図 6 体感品質の要求値が変化した時の有効能力

5 研究調査結果、今後の課題
本調査では、IoT 時代に必要不可欠である性能要求と環境の変化に対応可能な情報通信技術の研究を行った。性能要求と環境の変化に対応するために必要な能力（レジリエンス特性）を評価する方法を提案し、有効能力、柔軟性、適応性が重要な指標であることを示した。レジリエンス特性の評価方法を EH-SCN に適用し、有効能力、柔軟性、適応性を考慮した制御アルゴリズムを提案した。提案アルゴリズムは、従来手法で解決できなかった性能要求と環境の変化にロバストであり、有効能力を大幅に改善できることをシミュレーションにより確認した。
本調査では、EH-SCN の課題であったバッテリー量のダイナミクスを解決することを目的としてレジリエンス指向通信技術を提案したが、他のネットワークにおける要求と環境のダイナミクスの調査並びにレジリエンス指向通信技術による解決を継続して行っていく。

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〈発題名表資料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

QoE-Guaranteed and Sustainable User
Position Guidance for Post-Disaster
Cloud Radio Access NetworkIEEE
GlobalCommunications
Conference (GLOBECOM)

2016 年 12 月

Post-Disaster User Location Maneuvering
Method for Improving the QoE Guaranteed
Service Time in Energy Harvesting SmallCell Networks

IEEE Transactions on VehicularTechnology

2017 年 10 月

Model Predictive Cell Zooming forEnergy-harvesting Small Cell Networks

IEEE International Conference
on Communications (ICC)2018 年 5 月10