ミリ波搭載ドローン基地局群による臨時型超高速・低遅延通信網の構築に関する研究調査研究代表者

タン ザカン

東京工業大学工学院

准教授

1 まえがき近年，モバイルネットワークの総トラヒックは動画配信サービスなどの各種アプリケーションの爆発的な増加に伴い，年平均 46％のペースで増加している[1]．この問題に対処するべく，2019 年より 5G(5thGeneration 移動通信システム)サービスが世界中で開始されている．この 5G の時代では，人だけではなくモノもインターネットにつながる社会基盤となってきた．その流れは今後も続くと考えられ，Beyond 5G/6G
においては移動通信システムが社会の基盤的インフラとして機能されることが期待されている[2]．それに伴い，これまで以上に「どの場所」でも，「どんな状況」でも”繋がる”ということが重要になってくる．また，近年 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) が身近な存在となってきており，インフラ監視，配送，災害調査など様々な分野での活用が期待されている．そこで本稿では，無線ネットワークを展開するための一時的な基地局として UAV を用いること(UAV ネットワーク)に注目している[3]．
UAV ネットワークは基地局を上空に配置することが出来るため，いくつかの利点が存在する．一つは地上の制約に関わらず移動することが出来る点である．それによって，必要な際に迅速に基地局を配備することが出来るうえ，特定のユーザの分布に対して最適な基地局配置をすることが出来る．もう一つは上空からデータを提供することが出来る点である．これによって建物などが遮蔽となる確率が下がり，UAV とユーザ間の伝搬路が見通し内となる確率が上がる．
これらの利点によって UAV ネットワークは，いくつかのユースケースを考えることが出来るが，本研究では主に被災地をユースケースとして検討している． 2011 年に発生した東日本大震災では，太平洋側沿岸部
で大きな被害が発生した．
この震災によって約 29,000 局の携帯電話基地局および PHS(Personal Handy-phone
System)基地局が停波した[4]．そのようになった際，安否情報や避難情報といった人命にかかわる情報を携
帯電話端末で入手することができなくなってしまうため，無線通信インフラを迅速かつ安定的に供給することが出来る環境の構築は急務であると考える．そこで UAV の機動力を生かすことを検討した．
UAV ネットワークにおける UAV の配置はこれまで様々な観点から研究がなされてきた．文献[5]では提供データレートが低くなってしまうエリア端のユーザを優先的にカバーするように UAV を配置する手法を検討している．文献[6]では，各ユーザの要求データレートを設定し，送信電力を削減しつつサービス要件を満たす配置を検討している．文献[7]では，カバレッジを大きくするために，エリアに関するパッキング問題を解く
ことで UAV の配置を求めている．また，文献[8]ではカバーエリアを最適化するために粒子群最適化問題を解くことで UAV 配置を決定している．
これらの研究も含め，UAV ネットワークの検討では接続性を重視してマイクロ波帯を用いることが多かった．しかし，被災地では今後遠隔制御機器による救助活動が活発になると考えられ，大容量伝送が必要になる．また，通信速度の増大と共に，年々Web ページの容量は増大している[9]ため，被災地における情報収集の面でも大容量伝送が必要になる[10]．そういったユースケースに対応することを考えるうえで，マイクロ波帯の帯域幅では対応することが困難である．一方でミリ波帯を用いることで帯域幅を大きくとることが可能となる．また，UAV に搭載する上で機器の微細化は重要な事項であり，その点で波長の短い周波数を用いることは利点となる．これらの理由から，本研究ではミリ波帯を用いることを検討する．ミリ波帯は距離減衰や遮蔽の影響が大きいため，より一層ユーザ分布に対しての UAV 配置が課題となってくる．しかし，ミリ
波帯における UAV ネットワークの配置はあまり検討されていない．また，一部のミリ波帯における UAV ネッ
トワークの配置を検討している文献[11],[12]ではユーザの分布を一様分布としている．ユーザ分布に関して，一様分布で考える場合と現実環境に近い密集地が存在する分布で考える場合では，UAV 毎のユーザ収容数のばらつきなどが変化し，ユーザ配置に対する新たな課題が生じる．そこで，本稿ではミリ波帯 UAV ネッ
トワークの配置について様々なユーザ分布で検討を行ったので，報告する．
本稿では，静止したユーザに対して，ダウンリンクでの提供データレートを大きくするように UAV の配置

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問題を検討する．UAV 基地局は，地上基地局とは異なり動的な配置であるうえに，UAV 基地局間の間隔も一定ではないため，カバレッジの重なりも様々な状況が考えられる．そのため，他の UAV 基地局からの干渉が大きな問題となる．そこで配置手法検討後，干渉低減手法を導入する．
本稿の構成は以下の通りである．2 章で本研究でのアーキテクチャとシステムモデルについて，3 章で提案
手法の説明，4 章で数値解析の結果，5 章でまとめとする．

2 アーキテクチャとシステムモデル
2-1 アーキテクチャ
図 1 に全体のアーキテクチャを示す[10]．UAV は地上の制約に影響されることなく上空に敷設することができる
ため，ミリ波帯において重要となる見通し環境を確保することができる．また，基地局自体が移動可能であるため，被災地に対しても迅速にネットワークを構築するこ
図 1 システムアーキテクチャとが可能になる．
Figure 1 System Architecture
本研究は図１に示すように，アクセス UAV とバックホール UAV の２種類の UAV でシステムを構成する．バックホール UAV は地上の基地局や他のバックホール UAVから送られてくるトラヒックを他の UAV に中継する役割を持っている．バックホール UAV を基地局-アクセス UAV 間の中継に用いることによって，基地局-アクセス UAV 間距離が一定で，通信伝送距離である UAV 間
及び基地局-UAV 間の距離が短くなる．UAV 間の通信距離が短くなることでミリ波帯において問題となる距離
減衰や雨による減衰の影響を軽減することができる．それにより，アクセス UAV と地上基地局の通信距離を長くすることが可能となり，様々なユースケースに対応することができる．アクセス UAV はバックホール UAVから送られるトラヒックを地上のユーザに提供する．アクセス UAV はユーザに直接データを提供するためその配置は提供データレートに大きく影響する．本稿では紙面の都合上，ユーザ分布に対するアクセス UAV の配置問題に着目して説明する．
2-2 システムモデル
前節の通り，本稿ではアクセス UAV に関して検討を行う．
バックホールに関しては別検討を行うため，理想的であるとし，アクセスのみに着目して検討を進める．本稿では，ユーザが要求するデータレートは一定であり，ユーザの分布は既知であると仮定する．そのため，ユーザの特定のアプリケー
ションに限定せず，与えられた状況下での提供データレートの向上を目指す．本稿の数値解析に用いた計算モデルを以下に示す．
図 2 配置に関するパラメータ（１）空対地パスロスモデル
Figure 2 Parameters related to positioning
上空の UAV と地上のユーザのパスロスモデルは[13]のモデルを使用する．[13]では，まず空対地の伝搬路に関して，見通し(LoS: Line of Sight)環境となる確率と見通し外(NLoS; Non Line of Sight)環境となる確率に分けて考える．その際の経路損失は以下のようになる．
𝐿𝐿 = 𝑃𝑃LoS 𝐿𝐿LoS + 𝑃𝑃NLoS 𝐿𝐿NLoS(1)

1
1 + 𝑎𝑎 exp(−𝑏𝑏[𝜃𝜃 − 𝑎𝑎])

(2)

𝑃𝑃NLoS = 1 − 𝑃𝑃LoS(3)

𝐿𝐿LoS/NLoS [dB] = 𝐿𝐿free + 𝜂𝜂LoS/NLoS(4)

ここで，𝐿𝐿は伝搬路損失，𝑃𝑃LoS , 𝑃𝑃NLoS は伝搬路が LoS，NLoS となる確率，𝐿𝐿LoS , 𝐿𝐿NLoS はそれぞれ LoS, NLoSとなった場合の伝搬損失を表す．伝搬路が LoS となる確率は環境に応じて以下のように決定される．
𝑃𝑃LoS =

ここで𝑎𝑎, 𝑏𝑏は該当エリアの環境パラメータで決まる定数である[13]．𝜃𝜃は地上のユーザから UAV への仰角を表す．伝搬路は LoS と NLoS の二通りに分類できるため NLoS 確率は以下のようになる．

また，LoS の経路損失と NLoS の経路損失は自由空間とした時の伝搬損失と追加損失(𝜂𝜂)に分けることができるため以下のように表すことができる．

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ここで𝐿𝐿free は自由空間伝搬損失を表しており，以下のように表すことができる．
4π
𝐿𝐿free [dB] = 20 log 𝑑𝑑 + 20 log 𝑓𝑓 + 20 log � �𝑐𝑐

ここで𝑑𝑑[m]は UAV とユーザ間の直線距離，𝑓𝑓[Hz]は搬送波周波数，𝑐𝑐[m/s]は光速をそれぞれ表す．
式(2)～(5)を式(1)に代入することで最終的に伝搬損失は以下のようになる．
𝐿𝐿[dB] =(5)

𝜂𝜂LoS − 𝜂𝜂NLoSℎ
1 + 𝑎𝑎 exp �−𝑏𝑏 �arctan � � − 𝑎𝑎��
𝑅𝑅
+ 10 log(ℎ2 + 𝑅𝑅2 ) + 20 log 𝑓𝑓
4π+ 20 log � � + 𝜂𝜂NLoS
𝑐𝑐(6)

ここでℎ[m]は UAV の高度，𝑅𝑅[m]は UAV とユーザ間の水平距離をそれぞれ表す．また，これらを図 2 に示
す．
（２）通信容量の計算モデル
フリスの伝達公式[14]を用いて受信電力を dB 表記で以下のように計算を行う．
(7)𝑃𝑃r [dB] = 𝑃𝑃t + 𝐺𝐺t + 𝐺𝐺r − 𝐿𝐿

𝑃𝑃t と𝑃𝑃r はそれぞれ送信電力と受信電力を示す．また，𝐺𝐺t ，𝐺𝐺r はそれぞれ送信アンテナ，受信アンテナの利得を 示 す ． こ こ で 得 ら れ た 受 信 電 力 を 用 い て 以 下 の よ う に 信 号 対 干 渉 雑 音 電 力 比 (SINR: Signal toInterference and Noise power Ratio)を求める．またこれ以降の計算式は真数表記で表す．
𝛾𝛾 =

𝑃𝑃r
𝑃𝑃n + 𝐼𝐼

ここでγは SINR，𝐼𝐼[W]は干渉電力をそれぞれ表す．𝑃𝑃n [W]は熱雑音電力で以下のように示す．
𝑃𝑃n = 𝑘𝑘B 𝑇𝑇 𝐵𝐵

(8)
(9)

𝑘𝑘B [J/K]はボルツマン定数，𝑇𝑇[K]は絶対温度，𝐵𝐵[Hz]は該当システムの帯域幅を示す．
通信容量は，限界容量を示すシャノンの通信容量定理[15]に基づいて，以下の式で算出される．
(10)
𝐶𝐶[bps] = 𝐵𝐵 log 2 (1 + 𝛾𝛾)
本稿では TDMA(Time Division Multiple Access)による通信方式を想定しているため，単一ユーザ当たりの通信容量は UAV あたりの通信容量をその UAV が収容しているユーザ数で割ることで求める．

3 提案手法本章では時間的に切り取られた，瞬時的なユーザに関して検討を行う．まず，ユーザ分布が得られた後のUAV の配置手法の提案，次に配置決定後の周波数分割方法の提案を行う．
本稿では，UAV の高度の決定方法は文献[13]に記載の手法を用いる．この手法は UAV のカバレッジ円ごとに，サークルの端に存在しているユーザの伝搬損失が最小になるように UAV の高度を決定する．したがって，
以下では UAV の水平方向における配置に関しての提案手法を述べる．
3-1 K-means 法および最小包含円問題
前述の通り，本研究ではアクセスリンクにミリ波帯を用いる．ミリ波帯はこれまで使用されてきたマイク
ロ波帯と比べて周波数が高いため，式(5)からもわかるように伝搬による損失が大きくなってしまう．ユーザ
への提供データレートを向上させるには伝搬損失を減少させる必要があり，それは式(5)よりユーザ-UAV 間
距離を短くすることが必要であることがわかる．
ユーザ-UAV 間距離を短くするための先行手法として文献[16]では K-means 法を用いて UAV の水平位置を導いている．K-means 法はクラスタリングという手法の一つで，クラスタリングとは点群を複数の集合に分割する手法である．K-means 法はクラスタの中心と各クラスタ内の点群のユークリッド距離の和をなるべく最小にする．文献[16]では，ユーザ分布を点群とみなし，それを分割した結果のクラスタを各 UAV がカバーするユーザの集合，各クラスタの重心点となるクラスタ中心を UAV の水平位置とする．しかし，[16]における手法では，一様分布のようなユーザ分布であれば効果を発揮するが，実際の環境のようなばらつきのある分
布では効果を発揮しない．なぜなら，該当エリアのユーザ分布が偏っていた際にはカバレッジ円が大きくなってしまい，無駄なカバレッジが多くなってしまうからである．無駄なカバレッジが多くなってしまうとカ3

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バレッジ間の重なりも増え，干渉が増加してしまうといった問題点がある．
そこでミリ波の特性を考慮して使用する K-means 法を用いた手法に存在する問題点を解決すべく，手法を提案する．
それは K-means 法を用いた手法に，最小包含円問題を導入する手法である．ここで，最小包含円問題とは対称の点群を内包することができる最小の円を決定する幾何学問題であ図 3 最小包含円問題を適用していないカバレッジ円(左)とる．特定のユーザ分布に対して K-means 法のみを用いてカ適用したカバレッジ円（右）バレッジ円を導出したものと K-means 法に加えて最小包含
Coverage circle with (left) or without
Figure 3円問題を適応した時のカバレッジ円を図 3 に示す．図 3 に(right) adaptation to smallest-circle problem
おいて x,y 軸は 100m×100m のエリアを示している．エリア
内の点群はユーザの分布で，色分けは K-means 法によるクラスタリングを表している．また，示している円は UAV のカバレッジを表しており，その中心に UAV が位置する．図からわかる通り，最小包含円問題を導入することによって，カバレッジ円が小さくなり，無駄となるカバレッジが減少し，カバレッジ間の重なりが少なくなったことで干渉の減少も期待できる．
3-2 UAV 毎の周波数分割
アルゴリズム 1 :UAV 毎の周波数割り当て
Input: UAV の数 K，UAV の水平配置 (𝑥𝑥k , 𝑦𝑦k )，𝑘𝑘番目の UAV のカバレッジ円半径 𝑟𝑟k , 𝑘𝑘番目の UAV がデータを提供するユーザの数 𝑁𝑁k , システムの全帯域幅 B

Output: 𝑘𝑘番目の UAV に割り当てる帯域幅 𝐵𝐵k

1.

2.

{𝐵𝐵k� } ← ∅他のカバレッジと重なっている UAV を特定する

3.

カバレッジが重なっている数で UAV をソートし，以下の手順を重なりの多い UAV から順に行う．

4.

{𝐵𝐵k� } ← 𝑘𝑘番目の UAV のカバレッジに重なっている UAV の中で，すでに帯域幅(𝐵𝐵k )が決定している UAV の帯域幅

5.
6.
7.
8.
9.

If

{𝐵𝐵�k }の要素数 = 𝑘𝑘番目の UAV に重なっている UAV の数

𝐵𝐵k = B − ∑{𝐵𝐵k� }Else𝐵𝐵k = (B − ∑{𝐵𝐵k� }) ×
End

𝑁𝑁k

𝑁𝑁k +∑�𝑁𝑁k
��

本 節 お
よび次節
では UAV の配置やそれぞれのUAV がどの
ユーザを
カバーす
るかが決
図 5 アルゴリズム 1 の例
定した後
Example of Algorithm 1
Figure 4の周波数分割について検討を行う．先行研究として，文献[17]には地上/衛星共用携帯電話システムにおいて，周波数分割および
図 4
FFR の概要
トラヒックが増大しているエリアに対して大きく帯域を割
Figure 5
FFR Overview
り当てる技術が記載されている．本研究で検討している UAV
ネットワークは先行研究[17]や地上基地局と異なり柔軟なセル構成をとることが可能であるため，カバレッ
ジの状況が変化してしまう．そのため，本節及び次節には UAV ネットワークに適した帯域割り当てのアルゴ
リズムを提案する．

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UAV ネットワークの構築は地上のマクロ基地局とは異なり，基地局間間隔が時間によってまばらで，カバレッジ間の重なりも大きくなることがある．そのため，隣接 UAV からの干渉電力を低減する必要がある．干渉の低減手法として本稿では周波数分割を用いる．本節では，隣接 UAV 間の干渉を低減するために UAV 毎に周波数を分割する．すべての UAV 間で周波数を完全に分割することが最も干渉を少なくすることが出来るが，周波数利用効率が悪くなってしまうため現実的ではない．そこで，干渉の多いユーザを内包する UAV，つまりはカバレッジ円が重なっている UAV のみに周波数分割を用いることを検討する．しかし，UAV ネットワー
クの構築では UAV の可動性によってカバレッジの重なりが時間や場所などの状況によって変化するため，明確な周波数分割の規則が必要となる．そのルールをアルゴリズム 1 に示す．ここで{𝐵𝐵k� }は k 番目の UAV と重なっている UAV の中ですでに帯域幅が決定しているものの集合を表す．例として，図 4 における k=3 の場合を考える．現状，cell 1 と cell 2 の帯域幅は決定していて，cell 6 の帯域幅はまだ決定していないため，{𝐵𝐵k=3������ }={20M,30M}となる．また，{𝑁𝑁k� }は k 番目の UAV に重なる UAV のうち，まだ帯域が決定されていない UAVが収容しているユーザ数の集合を表す．アルゴリズム 1 のプロセス 6 では，周波数利用効率を向上させるた
めに，k 番目の UAV に重なっているすべての UAV の帯域幅が既に割り当て済みのとき，残っているすべての帯域を k 番目の UAV の帯域幅に割り当てる．プロセス 8 では，残っている帯域幅を重なっている UAV のなかで割り当てが完了していない UAV のユーザ数で分割して割り当てる．
3-3 繰り返し周波数再利用
アルゴリズム 2:FFR を導入した際の周波数割り当て
Input: UAV の数 K，UAV の水平配置 (𝑥𝑥k , 𝑦𝑦k )，𝑘𝑘番目の UAV のカバレッジ円半径 𝑟𝑟k , 𝑘𝑘番目の UAV がデータを提供するユー

ザの数 𝑁𝑁k , システムの全帯域幅 B

Output: 𝑘𝑘番目の UAV の高干渉エリアでの帯域幅 𝐵𝐵k _in, 𝑘𝑘番目の UAV の低干渉エリアでの帯域幅 𝐵𝐵k _out

1.

2.

{𝐵𝐵k� _in} ← ∅他のカバレッジと重なっている UAV を特定する

3.

カバレッジが重なっている数で UAV をソートし，以下の手順を重なりの多い UAV から順に行う．

4.

{𝐵𝐵k� _in} ← 𝑘𝑘番目の UAV のカバレッジに重なっている UAV の中で，すでに高干渉エリアの帯域幅(𝐵𝐵k _in)が決定している UAV の
帯域幅

5.
6.
7.
8.
9.
10.

If

{𝐵𝐵k� _in}の要素数 = 𝑘𝑘番目の UAV に重なっている UAV の数

𝐵𝐵k _in = B − ∑{𝐵𝐵�k _in}
Else

𝐵𝐵k _in = (B − ∑{𝐵𝐵�k _in}) ×
End

𝑁𝑁k

𝑁𝑁k +∑�𝑁𝑁k��

𝐵𝐵k _out = B − 𝐵𝐵k _in

図 6 各 UAV 配置手法における提供データレート CDF
Figure 6

CDF of data rate for each UAV deployment
method

前節での UAV 毎の周波数分割では個々の UAV からユーザへの帯域幅が減少してしまうため，干渉の多いユーザに対しては大きな効果を発揮するが，干渉が少ないユーザに対しては提供データレートの低下を招くことが考えられる．
そのため，周波数利用効率を上げることで，干渉の少ないユーザへの帯域を減らすことなく，干渉の多いユーザへの干渉を低減する手法を検討する必要がある．
その課題を解決するために地上セルラで検討されてきた繰り返し周波数再利用(FFR: Fractional Frequency Reuse)
を UAV ネットワークに導入することを考える．図 5 (a)にFFR の概略を示す．この図より，Cell 1 において基地局から遠いエリアでは他基地局との干渉が懸念されるため，他の基地局と干渉しない f1 を用いる．一方で他基地局との干渉が少ないと考えられる，基地局周辺のエリアでは使用しているすべての帯域を使用する．このように FFR では，基地
局付近のユーザつまりは他の基地局からの干渉が少ないユ

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ーザに対して，他の基地局と同じ帯域を繰り返し使用することによって周波数効率の低下を防ぐ．これによって，基地局付近のユーザは基地局ごとに周波数を分割するよりも広い帯域を確保することが出来る．
この技術を UAV ネットワークに適用することを考える．
UAV ネットワークは，前節で述べたように重なるカバレッジの数や大きさが状況に応じて変化するため，地上のように干渉の少ないユーザが基地局付近に存在しているとは限らない．そのため様々な状況に対応可能な規則が必要となる．
図 5 (b)は 3 つのセルが重なり合っている状況を示している．この手法では基地局との距離ではなく，カバレッジの重なりで使用帯域を設定する．この図のように，Cell 1 ではカ
図 7 各周波数分割手法における提供データレートの CDF
バレッジの重なっていないエリア，つまり，干渉が少ないエ
Figure 7
CDF of data rate for each Frequency Division
リアで全帯域を使用している．また，カバレッジが重なって
methodいる，つまりは干渉が大きいエリアでは f1’を用いている．
また，重なっているエリアに存在しているユーザは最も近い
UAV からデータを提供する．この規則を用いることで，カバレッジが複雑に絡み合ってもどの UAV で提供するかを明確にすることが出来る．アルゴリズムの詳細はアルゴリズム 2 に示す．{𝐵𝐵k� _in}は k 番目の UAV のカ
バレッジに重なっている UAV における高干渉エリアの帯域幅の集合である．{𝑁𝑁k� }は k 番目の UAV のカバレッ
ジに重なっている UAV が高干渉エリアで収容しているユーザ数の集合を表す．
表 1

4 数値解析

数値解析パラメータ

Table 1 Numerical parameter
本章では，既存手法と 3 章で提案した手法をユーザ毎のス
パラメータ値
ループットの観点で比較する．比較としては，まず UAV 配置
28[GHz]
搬送波周波数手法の比較としてエリア端優先法(既存手法)，K-means 法(既100[MHz]
帯域幅
存手法)，K-means 法に最小包含円問題を導入した手法(本稿36[dBm]EIRP※
45[degrees]
3.1 にて提案)の 3 手法を比較する．次に周波数割り当ての比
送信アンテナ半値幅
0[dBi]
受信アンテナ利得
較として周波数割り当てを行わない手法(既存手法)，UAV 毎
298[K]
受信点絶対温度の周波数分割手法(本稿 3.2 にて提案)，FFR を導入した手法
0.3,500[km−2],15[m]環境定数(α, β, γ)[13](本稿 3.3 にて提案)の 3 手法を比較する．この際，UAV の配3.5[dB],47[dB]
追加損失(𝜂𝜂LoS , 𝜂𝜂NLoS )置手法は K-means 法に最小包含円問題を導入した手法(本稿※EIRP: Equivalent isotropic Radiated Power3.1)を用いる．表 1 に本稿で使用したパラメータを示す．
ここで，追加損失ηは文献[18]に記載されている(700MHz,2000MHz,5800MHz)の場合の追加損失からフィッティングによって 28GHz の追加損失を導出した．また，環境変数とは対象エリアの環境を表す変数である．
𝛼𝛼, 𝛽𝛽, 𝛾𝛾はそれぞれ，エリアの総面積に対する建物が建っている割合，単位面積当たりの建物の平均数[/𝑘𝑘𝑘𝑘2 ]，建物の高さの分布におけるスケールパラメータとなる[13]．これらは式(2)で用いる𝑎𝑎, 𝑏𝑏を求める際に用いる[13]．ここで本稿では100m 四方のエリアに対して 200 のユーザを配置した．配置方法は以下の通りである．まず，ユーザが密集するホットス
ポットの数と全体のユーザに対するホットスポットのユー
ザ割合をランダムに決定する．その後に全体の一様分布とホットスポットを重ねることでユーザ分布を得る[19]．また図6，図 7 はそのユーザ分布に対して UAV を 5 台配備した．図8，図 9 では UAV 台数を変化させてシミュレーションを行った．
図 8 各 UAV 台数における平均データレート
図 6 は UAV 配置の各手法に関してユーザ毎の提供データ
Figure 8
Mean data rate for each Number of UAVs
レ ー ト を 累 積 分 布 関 数 (CDF: Cumulative Distribution6

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Function)で表したものである．この図より，K-means 法に最小包含円問題を導入することで既存手法に対して提供データレートが向上したことがわかる．しかし，提供データレ
ートが低いユーザに対しては性能が良くなっていないた
め，次に周波数分割手法の性能を確認する．
図 7 は周波数分割の各手法に関してユーザ毎の提供デー
タレートを CDF で表したものである．この際，UAV 配置手法
は K-means 法+最小包含円問題の手法を導入している．この図から UAV 毎に周波数分割を行うことで，干渉の大きいユーザに対して提供データレートを向上させることが出来た
ことがわかる．しかし，干渉の少ないユーザに対しても帯域幅が狭くなってしまうため，全体としては提供データレー
トが低くなっている．しかし，UAV ネットワークに適応させ
図 9 各 UAV 台数における outage 5% データレート
た FFR を用いることで全体的な提供データレートの減少を
Figure 9
Outage 5% data rate for each Number of UAVs
おさえつつ，干渉の大きいユーザに対して提供データレー
トを向上させることができた．
図 8，図 9 は UAV 台数を増減させたときの平均データレートと outage 5%のデータレートを示している．
これらの図からわかるように，FFR を UAV ネットワークに導入することで，台数に関係なく平均データレー
トの減少を抑えつつ，提供データレートの低いユーザへのデータレートを向上させることができた．

5 まとめ
本稿では，災害によって地上の基地局が停波してしまった被災地に対して，UAV ネットワークを用いることでデータを提供することを検討した．その中でも本稿は UAV ネットワークにおけるアクセス UAV の配置手
法と周波数分割手法に関して報告をした．
静的ユーザに関して，K-means 法に最小包含円問題を導入することにより，K-means 法を用いない従来手法に対しては 50%，K-means 法のみを用いた従来手法に対しては 17%提供データレートが向上した．また，周波数分割手法に関して，UAV 毎に周波数を分割した際，outage5%のユーザのデータレートを 124%向上させるものの平均提供データレートが 28%減少していたが，FFR を UAV ネットワークに導入する手法を用いることで平均提供データレートを 1%向上させつつ，outage5%のユーザに対して 101%向上した．
紙面の都合上，上述のように本研究調査の成果の一部として，アクセスリンクの有効性を示すことができたが，バックホールリンクに関する検討，実証実験による検証など，様々な研究成果についての学会を介した情報発信をも実施してきたので，詳細は発表資料のリストをご覧いただきたい．

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公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第38号 2023年度

〈発
題

名

NFV/SDN as an Enabler for Dynamic
Placement Method of mmWave Embedded
UAV Access Base Stations
Construction and Demonstration ofAccess Link for Millimeter Wave UAV Base
Station Network
Study on the construction of mmWave
based IAB-UAV networks
A Study on Antenna Polarization Planefor UL/DL Drone Access Network
Research on the Placement Method of UAV
Base Stations for Dynamic Users
Design of Millimeter-wave UAV Base
Station for Access Link
【依頼講演】UAV を活用する スマートワイ
ヤレスシステムに関する研究
ミリ波 UAV 無線局ネットワークの低消費電力化に関する検討
UAV 基地局における無線アクセスバックホール統合の検討【依頼講演】ミリ波搭載ドローン基地局群による臨時型通信網構築に関する研究
上下回線を有するドローンネットワークにおけるアンテナ偏波面に関する検討
ミリ波ドローン基地局の実験系構築に関する研究
上下回線を有するドローンアクセスネット
ワークにおけるアンテナ偏波面に関する検討
動的ユーザ分布に対する UAV 基地局の配置手法に関する検討
UAV による動的ミリ波メッシュバックホールの設計
隣接 UAV 間干渉を考慮したアクセス用ミリ
波帯 UAV 基地局の設計

表

資

料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

MDPI Network

2022 年 9 月

IEEE ICUFN 2023

2023 年 7 月

ACM AINTEC 2022

2022 年 12 月

IEEE ICUFN 2021

2021 年 8 月

IEEE APWCS 2021

2021 年 8 月

IEEE VTC2020-Fall2020 年 10 月

信学技報 SR 研究会

2023 年 7 月

IEICE 2022 年ソサイエティ大会

2022 年 9 月

IEICE 2022 年ソサイエティ大会

2022 年 9 月

信学技報 SAT 研究会

2022 年 8 月

信学技報 RCS 研究会

2022 年 3 月

信学技報 RCS 研究会

2022 年 3 月

信学技報 RCS 研究会

2021 年 6 月

IEICE 2021 年総合大会

2021 年 3 月

信学技報 SR 研究会

2020 年 11 月

信学技報 RCS 研究会

2020 年 6 月

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