JP4121769B2

JP4121769B2 - Random number sequence generation apparatus, random number sequence generation method, and propagation model simulation apparatus and method

Info

Publication number: JP4121769B2
Application number: JP2002129413A
Authority: JP
Inventors: 義裕石川
Original assignee: NTT Docomo Inc
Current assignee: NTT Docomo Inc
Priority date: 2002-04-30
Filing date: 2002-04-30
Publication date: 2008-07-23
Anticipated expiration: 2022-04-30
Also published as: JP2003323292A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、特定の確率分布に従い、かつ時間的あるいは空間的に相関のある乱数列を生成する方法及び装置に関するもので、コンピュータプログラムとして又は乱数列を生成するシミュレータ（実験装置）として利用可能である。
【０００２】
乱数列生成装置及び乱数列生成方法、並びに伝搬モデルシミュレーション装置及び方法に関する。
【０００３】
【従来の技術】
従来、乱数系列は、製造した製品の性能を試験したり、あるいは銀行などの窓口での待ち時間評価や通信ネットワークのような大きな系が全体としてどのように動くかを評価したりするのに幅広く利用されている。通信路における雑音や、振動、個々の客の要求や動き、通信ネットワークへ印加される情報量などを表すのに使われる。このように、乱数列を生成する手法や装置は現代の技術、特にコンピュータを利用したシミュレーション評価には欠くことのできないものとなっている。
【０００４】
このように乱数系列を用いたシミュレーション評価は、各分野多岐に亘るが、その一つとして移動通信の伝搬モデルシミュレーションに用いるものがある。
【０００５】
現在普及している携帯電話のような移動通信システムでは、サービスエリア全体をセルと呼ばれる比較的小さな無線ゾーンに分割してサービスを行っている。
【０００６】
このようなシステムでは、基地局からある送信電力で送信された電波は減衰しながら空間を伝搬し受信点に到達する。電波が受ける減衰量は送信点と受信点の距離が遠くなるほど大きくなるという性質があるため、基本的に遠い基地局から送信されるチャネルは弱い受信レベルで、近い基地局から送信されるチャネルは強い受信レベルで受信される。
【０００７】
現実には、伝搬損失の大小は距離だけではなく、地形や建造物などの状況により異なってくるため、移動局の移動に伴って各基地局からのチャネルの受信電力は大きく変動する。各基地局からのチャネルの受信レベルが常に変動する状況にあっては、所要の受信レベル以上となるチャネルは常に入れ替わっており、それまで受信していたチャネルの受信レベルが急に低くなり受信不能となったり、逆にそれまで受信不能だったチャネルの受信レベルが急に高くなり受信可能となったりする。
【０００８】
このような現象は、シャドウイングあるいはシャドウフェージングなどと呼ばれている。また、一カ所から送信された電波が複数の物体により反射されて受信点に到達することにより生じるいわゆるレイリーフェージングと呼ばれる現象も移動通信では考慮する必要がある。
【０００９】
移動通信では、このような状況を模擬し、移動局装置の受信性能や、複数の基地局への追随性能を評価することが必要となる。レイリーフェージングについては、例えば文献（桑原守二監修「ディジタル移動通信」科学新聞社１９９２年）にフェージングシミュレータとして紹介されている装置を用いることで評価するのが一般的である。また、同様の手法をコンピュータ上のソフトウェアで実現することにより、コンピュータシミュレーションにも簡単に適用できる。
【００１０】
一方、シャドウフェージングについては時系列的な評価はあまり行われておらず、シャドウフェージングによる減衰量が対数正規分布するということが広く知られているのみである。
【００１１】
従って、例えば文献（Ishikawa and Umeda,“Capacity Design and Perfomance of Call Admission Control in Cellular CDMA Systems,”IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol.15, No.8, Oct. 1997）に示されているように、対数正規分布に従う乱数を発生させてある時点での評価を行い、これを多数回繰り返すという評価がしばしば行われている。
【００１２】
移動通信のシャドウフェージングについて実地で測定を行うことによりその空間的な自己相関特性を調べた結果が文献（M.Gudmandson,“Correlation Model for Shadow Fading in Mobile Radio Systems,”Electronics Letters, vol.27, November 7, 1991, No.23, pp.2145-2146）に示されている。この結果から、シャドウフェージングによる減衰をｄＢ表示した値の自己相関関数が指数分布する。つまり、自己相関関数が２地点間の距離Δｘにより
【数３】

と表されることが説明されている。また、前式で、相関係数が０．５となる距離ｄcorは都市部でほぼ２０ｍであることなどが述べられている。
【００１３】
シャドウフェージングを時系列的に発生させる装置についての検討として、公報特開平７−１７７１０７号「フェージングシミュレータ」あるいは、より一般的に時系列的に相関のある系列を発生させる方法として公報特開平５−２１６６３０号「相関のある乱数発生器」を挙げることができる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した公報特開平７−１７７１０７号に開示された技術では、互いに相関を持つ複数のシャドウフェージングの系列を発生させることを目的とするものである。ところが、この技術では、フィルタを通すことで時系列的に相関を持たせることができるが、所望の分布や相関特性を持たせるよう設定する機能を備えるものではないことから、時間的あるいは空間的に相関のある種々のパラメータを任意に設定して、操作者が所望する現象を適切に模擬した伝搬モデルを再現することはできない。
【００１５】
一方、公報特開平５−２１６６３０号に開示された技術では、所望の確率分布や相関特性を持った乱数を生成することができる反面、非常に多数の記憶素子を必要とし複雑な設定を必要とするため実用性が低いという問題があった。
【００１６】
そこで、本発明は、以上の点に鑑みてなされたもので、操作者が所望する特定の確率分布、標準偏差、相関特性のある乱数列を簡易に発生させることのできる乱数列生成装置及び乱数列生成方法を提供することを目的とする。また、他の発明は、上記乱数生成装置又は乱数生成方法を用いて、時間的あるいは空間的に相関のある種々のパラメータを任意に設定して、操作者が所望する現象を適切に模擬した伝搬モデルを再現することのできる伝搬モデルシミュレーション装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、所定の確率分布に従って乱数を順次生成し、乱数生成手段が生成した乱数を第１の乱数として記憶し、第１の乱数に所定の定数を乗算し、この乗算して得られた値に、新たに生成された第２の乱数を加算し、加算された値を第１の乱数として出力し、これらの処理を所定回数繰り返して得られる値を順次配列として記憶し、この配列を乱数列として出力することを特徴とする。
【００１８】
本発明によれば、第１の乱数に定数を乗算し、これに順次新たに生成される乱数を加算するという簡単な処理により乱数を生成することから、演算処理の負担を増大させることなく、簡易的に乱数を生成することができる。
【００１９】
上記発明において、生成される乱数は正規分布に従うことが好ましい。また、上記発明において、乗算される定数は、乱数列中の任意の２つの乱数間に要求される相関係数に基づいて設定される値であることが好ましい。例えば、結果として生成される乱数列の中の任意の２個の乱数の間の相関係数として要求される値ｒ（ｒは０より大きく１未満）を定数とすることが好ましい。
【００２０】
上記発明において、乱数列の標準偏差を設定するとともに、乱数に乗算される定数を取得し、この設定された標準偏差と、取得された定数とに基づいて乱数を生成することが好ましい。例えば、結果として生成される乱数列の性質として必要な標準偏差がσであるときに、前記乱数を生成するステップは標準偏差
【数１】

となる乱数を生成するようする。
【００２１】
上記発明においては、記憶された乱数列のうち、出力する範囲を設定し、この設定された範囲の乱数列を出力することが好ましい。また、上記発明においては、記憶された乱数列中の任意の２つの乱数を用いて、補間値を生成することが好ましい。さらに、上記発明においては、乱数列の出力間隔、又は出力パターンを制御することが好ましい。
【００２２】
これらの場合には、操作者により相関係数や標準偏差、補間値、出力間隔、出力パターンを設定することによって、相関関係のある乱数を生成することができ、目的に応じた乱数列を生成することができる。
【００２３】
他の発明は、上記乱数列生成装置又は乱数列生成方法を用いた移動通信における伝搬モデルシミュレーションであり、上記乱数生成装置又は乱数生成方法により得られた乱数列を移動通信における受信電波の変動として伝搬モデルを生成することを特徴とする。
【００２４】
このような他の発明によれば、操作者により相関係数や標準偏差を設定することによって、相関関係のある乱数を生成することができ、空間的あるいは時系列的に相関関係を有する受信電波を模擬することができ、移動通信シミュレーションにおいて、実情に即した伝搬モデルを再現することができる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
［第１実施形態］
（乱数列生成装置の構成）
以下に本発明の第１実施形態に係る乱数列生成装置について詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る乱数列生成装置の構成を示すブロック図である。
【００２６】
本実施形態に係る乱数列生成装置は、乱数生成器１と、加算器２と、レジスタ４と、定数処理手段３と、出力手段５とを備えており、乱数生成器１により生成された乱数（Ｘ_n,Ｘ_n-1,Ｘ_n-2,…）から、要素（Ｙ_n,Ｙ_n-1,Ｙ_n-2,…）からなる乱数列を算出結果として出力手段５から出力する。
【００２７】
乱数生成器１は、所定の確率分布に従って相互に独立した乱数（Ｘ_n,Ｘ_n-1,Ｘ_n-2,…）を順次生成する乱数生成手段であり、本実施形態では、正規分布する乱数を生成する機能を有する。具体的には、本実施形態に係る乱数生成器１には、乱数列の標準偏差を設定する標準偏差設定手段１１と、定数処理手段３により乗算される定数を取得する定数取得手段１２とが接続されており、これらの標準偏差設定手段１１により設定された標準偏差及び、定数取得手段１２により取得された定数に基づいて乱数を生成する機能を備えている。
【００２８】
本実施形態では、標準偏差設定手段１１により、結果として生成される乱数列の性質として必要な標準偏差がσと設定し、定数取得手段１２を介して定数処理手段３から定数ｒを取得するすることにより、乱数生成器１は、
【数４】

となる乱数を生成する。
【００２９】
詳述すると、乱数生成器１により生成される乱数Ｘ_nにより、結果として出力される乱数列要素Ｙ_nは次のように表される。
【００３０】
Ｙ_n＝Ｘ_n＋ｒＸ_n-1＋ｒ²Ｘ_n-2＋…＋ｒ^kＸ_n-k＋…
Ｙ_nは非常に多数の互いに独立な確率定数の和で表されるので、その確率分布はほぼ正規分布になる。特に、本実施形態では、乱数生成器１は、正規分布に従う値を生成する機能を有するため、Ｙ_nを正規分布に従わせることができる。
【００３１】
このとき、Ｙ_nの分散Ｖａｒ［Ｙ_n］は、

と計算される。従って、乱数生成器１により生成される乱数の標準偏差が
【数５】

であれば、
Ｖａｒ［Ｙ_n］＝σ²
となり、所望の標準偏差σが得られる。
【００３２】
前記加算器２は、定数処理手段３から出力された値に、乱数生成器１により新たに生成された第２の乱数を加算し、加算された値を第１の乱数Ｘ_nとして出力する加算手段である。本実施形態では、この加算器２の出力端子は、レジスタ４及び出力手段５に接続されており、継続して加算を行うデータはレジスタ４に対して出力し、所定回数分加算処理が行われ乱数列の要素として出力するデータは出力手段５に出力する。
【００３３】
定数処理手段３は、第１の乱数に所定の定数ｒを乗算する定数処理手段であり、本実施形態では、結果として生成される乱数列要素（Ｙ_n,Ｙ_n-1,Ｙ_n-2,…）中の任意の２個の要素間の相関係数に基づいて決定される値ｒ（ｒは０より大きく１未満）を定数として定数倍する。
【００３４】
これについて、本実施形態においてこの定数処理手段３には、定数処理手段３により乗算される定数を設定する定数設定手段３１が接続されている。この定数設定手段３１は、乱数列中（Ｙ_n,Ｙ_n-1,Ｙ_n-2,…）の任意の２つの乱数間に要求される相関係数に基づいて決定される値を算出し、これを定数ｒとして定数処理手段３に出力する。
【００３５】
具体的にこの定数設定手段３１は、任意の乱数要素Ｙ_iとＹ_jの間隔距離Ｄ（ここでは、各要素の添字の差分：ｉ−ｊ）が与えられることにより、２つの乱数列要素Ｙ_iとＹ_jの間の相関係数（定数ｒ）を算出し、出力する。
【００３６】
これについて詳述すると、２つの乱数列要素Ｙ_iとＹ_jの間の相関係数は、以下のように計算できる。
【００３７】
【数６】

従って、ｉ−ｊ＝Ｄを与えることにより、ｒ＝２^-1/Dが得られる。例えば、Ｄ＝１と設定すれば、ｒ＝２^-1/1となり、相関係数が０．５と設定される。これにより、乱数列要素Ｙの自己相関特性は前述の文献に示された指数相関特性を持つことになる。
【００３８】
レジスタ４は、乱数生成器１が生成した第１の乱数を記憶する記憶手段であり、CPU等の演算処理装置内に設けられたメモリや、外部記憶装置を用いることができる。
【００３９】
出力手段５は、乗算及び前記加算を所定回数繰り返して得られる値を乱数列の要素として、順次配列に記憶するメモリを有し、この配列を乱数列として出力する。特に、本実施形態に係る出力手段５は、メモリに記憶された乱数列のうち、出力する範囲を設定する出力範囲設定手段５１を備え、この出力範囲設定手段５１により設定された範囲の乱数列を出力する機能を有する。
【００４０】
さらに、出力手段５は、記憶された乱数列中の任意の２つの乱数を用いて、補間値を生成する補間手段６が接続されている。この補間手段６は、出力範囲内に、乱数が存在しない場合に、任意の２つの乱数を用いて平均値を求め、その平均値を出力する。
【００４１】
（乱数列生成装置を用いた乱数列生成方法）
以上説明した構成を有する乱数列生成装置を用いた乱数列生成方法の手順について説明する。図２は、本実施形態に係る乱数生成法の手順を示すフローチャート図である。
【００４２】
先ず、所定の確率分布に従って乱数（Ｘ_n,Ｘ_n-1,Ｘ_n-2,…）を順次生成し、この生成した乱数を第１の乱数として記憶する（Ｓ１０１）。
【００４３】
具体的には、標準偏差設定手段１１により設定された標準偏差σと定数取得手段１２により取得された定数ｒに基づいて正規分布に従った乱数を、乱数生成器１により生成し、加算器２を介してレジスタ４に入力する。このとき、初回の乱数（Ｘ₁）生成時には、その前に生成された乱数が存在しないため、加算器２による加算は行われない。
【００４４】
次いで、レジスタ４に記憶されている第１の乱数を読み出し（Ｓ１０２）、定数処理手段３において、第１の乱数に所定の定数ｒを乗算し（Ｓ１０３）、乗算して得られた値に、乱数生成器１により新たに生成された第２の乱数を加算する（Ｓ１０４）。
【００４５】
そして、所定回数分加算が終了したか否かを判断し（Ｓ１０６）終了していない場合には、加算器２で加算された値を第１の乱数としてレジスタ４に登録し、上記Ｓ１０１〜Ｓ１０４の処理を繰り返す。一方、ステップＳ１０６において、所定回数分の加算が終了したと判断した場合には、加算器２から出力された値を、順次配列として記憶する（Ｓ１０７）。そして、所定長さの配列が生成された後、この配列を乱数列として出力する（Ｓ１０８）。
【００４６】
（第１実施形態の変更例）
なお、上述した第１実施形態において、出力手段５には、図３に示すような、タイミング生成器７を接続し、出力手段５における乱数の出力間隔、又は出力間隔の長短を変化させたパターンを制御するようにしてもよい。
【００４７】
［第２実施形態］
（伝搬モデルシミュレータの基本構成）
以下に本発明の第２実施形態に係る伝搬モデルシミュレーション装置について詳細に説明する。本実施形態では、上述した第１実施形態で説明した乱数列生成装置を、移動通信における、希望波とＮ波の干渉波に生じるシャドウイングの相関を考慮した通信路をシミュレートするフェージングシミュレータに応用することをその要旨とする。
【００４８】
すなわち、本実施形態では、移動通信における電波伝搬環境上で生じるレイリーフェージングや、周波数選択性フェージング、シャドウイング等の現象、及びこれらの現象が復号して生じる伝搬モデルについて模擬を行う。
【００４９】
ここで、レイリーフェージングとは、伝搬距離の差が搬送波波長オーダ程度の波が合成された信号を受信するため、送信局あるいは受信局が搬送波波長オーダ程度移動すると受信レベルが大きく変動する現象である。
【００５０】
周波数選択性フェージングとは、伝搬距離の差が信号帯域幅の逆数オーダ以上の波が合成される場合、ゴーストや符号間干渉による歪が生じる現象である。
【００５１】
シャドウイングとは、送信局あるいは受信局周囲のビルや樹木等の障害物によって、信号が遮られることによる受信信号レベルが変動する現象である。
【００５２】
図４は、本実施形態に係る伝搬モデルシミュレーション装置を示す説明図であり、（ａ）は、シミュレーションの前提となる移動通信システムを示す概念図であり、（ｂ）は、本実施形態に係る伝搬モデルシミュレーション装置の構成を示すブロック図である。
【００５３】
図４（ａ）に示すように、第２実施形態では、図４（ａ）に示すように、分割された無線ゾーン１１３をカバーする複数の基地局１１１と、これら基地局１１１との間に無線チャネルを設定して通信を行う移動局１１２により構成された移動通信システムを前提とする。
【００５４】
そして、本実施形態２では、このような移動通システムにおいて伝搬される無線信号を、上述した乱数列生成装置１００を用いて生成し、シミュレータ３００により模擬を行う。本実施形態に係る伝搬モデルシミュレーション装置は、図４（ｂ）に示すように、乱数列生成装置１００と、データ補正部２００と、シミュレータ３００とから構成される。
【００５５】
乱数列生成装置１００は、上述した第１実施形態と同様の構成を有するため、説明は省略する。また、シミュレータ３００は、公知の技術であり、種々のハードウェアやソフトウェアで実現することができる。
【００５６】
データ補正部２００は、乱数列生成装置１００により生成される乱数列を、シミュレータ３００のサンプリング周波数に整合させるものである。具体的にこのデータ補正部２００は、乱数列生成装置１００が乱数を生成する周期と、シミュレータ３００のサンプリング周波数が一致しない場合に、乱数列生成装置１００から出力されるデータを補充したり、削除したりする。
【００５７】
このデータ補正部２００によるデータの補充は、前回乱数列生成装置１００により生成された乱数を保持しておき、次の乱数が発生されるまでの間は、保持した乱数を繰り返し出力することにより行う。また、データの削除は、シミュレータ３００のサンプリング周波数と合致しないタイミングの乱数を廃棄することにより行う。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の乱数列生成装置及び乱数列生成方法によれば、操作者が所望する特定の確率分布、標準偏差、相関特性のある乱数列を簡易に発生させることができる。また、他の発明の伝搬モデルシミュレーション装置及び方法によれば、上記乱数生成装置又は乱数生成方法を用いることにより、時間的あるいは空間的に相関のある種々のパラメータを任意に設定して、操作者が所望する現象を適切に模擬した伝搬モデルを再現することのできる伝搬モデルを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態に係る乱数列生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る乱数生成法の手順を示すフローチャート図である。
【図３】第１実施形態の変更例に係る乱数列生成装置の構成を示すブロック図である。
【図４】第２実施形態に係る伝搬モデルシミュレーション装置を示す説明図であり、（ａ）は、シミュレーションの前提となる移動通信システムを示す概念図であり、（ｂ）は、本実施形態に係る伝搬モデルシミュレーション装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１…乱数生成器
２…加算器
３…定数処理手段
４…レジスタ
５…出力手段
６…補間手段
７…タイミング生成器
１１…標準偏差設定手段
１２…定数取得手段
１００…乱数列生成装置
１１１…基地局
１１２…移動局
１１３…無線ゾーン
２００…データ補正部
３００…シミュレータ
３１…定数設定手段
５１…出力範囲設定手段
Ｘ_n…乱数
Ｙ_n…乱数列要素[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method and apparatus for generating a random number sequence according to a specific probability distribution and correlated temporally or spatially, and can be used as a computer program or a simulator (experimental apparatus) for generating a random number sequence. is there.
[0002]
The present invention relates to a random number sequence generation device, a random number sequence generation method, and a propagation model simulation device and method.
[0003]
[Prior art]
Traditionally, random number sequences are widely used to test the performance of manufactured products or to evaluate how a large system such as a waiting time evaluation at a bank or other communication network works as a whole. It's being used. It is used to represent noise, vibration, demand and movement of individual customers, and the amount of information applied to the communication network. As described above, a method and an apparatus for generating a random number sequence are indispensable for modern technology, particularly simulation evaluation using a computer.
[0004]
As described above, simulation evaluation using a random number sequence covers various fields, and one of them is used for propagation model simulation of mobile communication.
[0005]
In mobile communication systems such as mobile phones that are currently popular, services are performed by dividing the entire service area into relatively small wireless zones called cells.
[0006]
In such a system, a radio wave transmitted from a base station with a certain transmission power propagates through space while declining and reaches a reception point. Since the amount of attenuation received by radio waves increases as the distance between the transmission point and reception point increases, the channel transmitted from a distant base station is basically a weak reception level, and the channel transmitted from a close base station is Received at a strong reception level.
[0007]
In reality, the magnitude of the propagation loss varies depending not only on the distance but also on the terrain, buildings, etc., so that the received power of the channel from each base station varies greatly as the mobile station moves. In the situation where the reception level of the channel from each base station is constantly fluctuating, channels that exceed the required reception level are always switched, and the reception level of the channel that has been received so far suddenly becomes low and reception is impossible On the contrary, the reception level of the channel that could not be received until then suddenly increases and reception becomes possible.
[0008]
Such a phenomenon is called shadowing or shadow fading. In addition, a so-called Rayleigh fading phenomenon that occurs when a radio wave transmitted from one location is reflected by a plurality of objects and reaches a reception point must also be considered in mobile communication.
[0009]
In mobile communication, it is necessary to simulate such a situation and evaluate the reception performance of the mobile station apparatus and the performance to follow a plurality of base stations. Rayleigh fading is generally evaluated by using a device introduced as a fading simulator in the literature ("Digital Mobile Communications" Science Newspaper, 1992, supervised by Moriji Kuwahara). In addition, by implementing the same technique with software on a computer, it can be easily applied to computer simulation.
[0010]
On the other hand, shadow fading has not been evaluated so much in time series, and it is only widely known that the attenuation due to shadow fading is logarithmically distributed.
[0011]
Thus, for example, as shown in the literature (Ishikawa and Umeda, “Capacity Design and Perfomance of Call Admission Control in Cellular CDMA Systems,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 15, No. 8, Oct. 1997). In addition, evaluation is often performed by generating a random number according to a lognormal distribution and performing evaluation at a certain point and repeating this many times.
[0012]
The results of investigating the spatial autocorrelation characteristics by performing on-site measurements of shadow fading in mobile communications are based on literature (M. Gudmandson, “Correlation Model for Shadow Fading in Mobile Radio Systems,” Electronics Letters, vol. 27, November 7, 1991, No.23, pp.2145-2146). From this result, the autocorrelation function having a value representing the attenuation due to shadow fading in dB is exponentially distributed. In other words, the autocorrelation function depends on the distance Δx between the two points.

It is explained that Further, in the previous equation, it is stated that the distance dcor at which the correlation coefficient is 0.5 is approximately 20 m in urban areas.
[0013]
As a study on an apparatus for generating shadow fading in time series, Japanese Patent Laid-Open No. 7-177107 “Fading Simulator” or more generally as a method for generating a series having a time series correlation is disclosed. No. 216630 “Correlated random number generator”.
[0014]
[Problems to be solved by the invention]
However, the technique disclosed in the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-177107 is intended to generate a plurality of shadow fading sequences correlated with each other. However, with this technique, correlation can be provided in a time series by passing through a filter, but since it does not have a function for setting a desired distribution or correlation characteristics, temporal or spatial It is not possible to reproduce a propagation model that appropriately simulates a phenomenon desired by an operator by arbitrarily setting various parameters correlated with each other.
[0015]
On the other hand, the technique disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-216630 can generate random numbers having a desired probability distribution and correlation characteristics, but requires a large number of storage elements and requires complicated settings. Therefore, there was a problem that the practicality was low.
[0016]
Accordingly, the present invention has been made in view of the above points, and a random number generation device and a random number that can easily generate a random number sequence having a specific probability distribution, standard deviation, and correlation characteristics desired by an operator. An object is to provide a column generation method. In another aspect of the invention, the random number generation device or the random number generation method is used to arbitrarily set various temporally or spatially correlated parameters to appropriately simulate a phenomenon desired by an operator. An object of the present invention is to provide a propagation model simulation apparatus and method capable of reproducing a model.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention sequentially generates a random number according to a predetermined probability distribution, stores the random number generated by the random number generation means as a first random number, multiplies the first random number by a predetermined constant, The newly generated second random number is added to the value obtained by the multiplication, the added value is output as the first random number, and the values obtained by repeating these processes a predetermined number of times are sequentially arranged. And this array is output as a random number sequence.
[0018]
According to the present invention, since the random number is generated by a simple process of multiplying the first random number by a constant and sequentially adding a newly generated random number to the first random number, without increasing the burden of the arithmetic processing, A random number can be easily generated.
[0019]
In the above invention, the generated random numbers preferably follow a normal distribution. In the above invention, the constant to be multiplied is preferably a value set based on a correlation coefficient required between any two random numbers in the random number sequence. For example, a value r (r is greater than 0 and less than 1) required as a correlation coefficient between any two random numbers in the resulting random number sequence is preferably a constant.
[0020]
In the above invention, it is preferable to set a standard deviation of the random number sequence, acquire a constant multiplied by the random number, and generate a random number based on the set standard deviation and the acquired constant. For example, when the standard deviation required as the property of the random number sequence generated as a result is σ, the step of generating the random number is the standard deviation ## EQU1 ##

Generate a random number such that
[0021]
In the above invention, it is preferable that a range to be output is set in the stored random number sequence, and a random number sequence in the set range is output. Moreover, in the said invention, it is preferable to generate | occur | produce an interpolation value using the arbitrary two random numbers in the memorize | stored random number sequence. Furthermore, in the above invention, it is preferable to control the output interval or output pattern of the random number sequence.
[0022]
In these cases, a correlation random number can be generated by setting the correlation coefficient, standard deviation, interpolation value, output interval, and output pattern by the operator. can do.
[0023]
Another invention is a propagation model simulation in mobile communication using the random number sequence generation device or the random number sequence generation method, wherein the random number sequence obtained by the random number generation device or the random number generation method is used as a variation in received radio waves in the mobile communication. A propagation model is generated.
[0024]
According to such another invention, a correlation random number can be generated by setting a correlation coefficient and a standard deviation by an operator, and a received radio wave having a spatial or time-series correlation. And a propagation model adapted to the actual situation can be reproduced in the mobile communication simulation.
[0025]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
[First Embodiment]
(Configuration of random number sequence generator)
Hereinafter, the random number sequence generation device according to the first embodiment of the present invention will be described in detail. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a random number sequence generation device according to the present embodiment.
[0026]
The random number sequence generation device according to the present embodiment includes a random number generator 1, an adder 2, a register 4, a constant processing unit 3, and an output unit 5, and the random number generated by the random number generator 1. _{_{(X n, X n-1}} , X n-2, ...) from the outputs from the element _{_{(Y n, Y n-1}} , Y n-2, ...) output means 5 as a result of calculation a random number sequence consisting of.
[0027]
The random number generator 1 is random number generating means for sequentially generating random numbers (X _n , X _n−1 , X _n−2 ,...) That are independent from each other according to a predetermined probability distribution. In this embodiment, the random number generator 1 is normally distributed. It has a function to generate random numbers. Specifically, the random number generator 1 according to the present embodiment includes a standard deviation setting unit 11 that sets a standard deviation of a random number sequence, and a constant acquisition unit 12 that acquires a constant multiplied by the constant processing unit 3. It is connected and has a function of generating a random number based on the standard deviation set by the standard deviation setting means 11 and the constant obtained by the constant obtaining means 12.
[0028]
In the present embodiment, the standard deviation setting means 11 sets the standard deviation required as the property of the resulting random number sequence to be σ, and acquires the constant r from the constant processing means 3 via the constant acquisition means 12. Thus, the random number generator 1
[Expression 4]

Generate a random number such that
[0029]
More specifically, the random number sequence element Y _n output as a result is represented as follows by the random number X _n generated by the random number generator 1.
[0030]
_{_{_{Y n = X n + rX n}}} -1 + r 2 X n-2 + ... + r k X nk + ...
Since Y _n is represented by the sum of a large number of independent probability constants, the probability distribution is almost normal. In particular, in the present embodiment, the random number generator 1 has a function of generating a value according to the normal distribution, so that Y _n can be made to follow the normal distribution.
[0031]
At this time, variance Var of Y _{_n} [Y _n] is

Is calculated. Therefore, the standard deviation of the random number generated by the random number generator 1 is

If,
Var [Y _n ] = σ ²
Thus, the desired standard deviation σ is obtained.
[0032]
The adder 2 adds the second random number newly generated by the random number generator 1 to the value output from the constant processing means 3, and outputs the added value as the first random number _Xn. Means. In the present embodiment, the output terminal of the adder 2 is connected to the register 4 and the output means 5, and data to be continuously added is output to the register 4, and the addition process is performed for a predetermined number of times. Data to be output as an element of the random number sequence is output to the output means 5.
[0033]
The constant processing means 3 is constant processing means for multiplying the first random number by a predetermined constant r, and in this embodiment, random number sequence elements (Y _n , Y _n−1 , Y _n−2) generated as a result are used. ,...) Is multiplied by a constant, with a value r (r is greater than 0 and less than 1) determined based on a correlation coefficient between any two elements in.
[0034]
In this regard, in this embodiment, the constant processing means 3 is connected to a constant setting means 31 for setting a constant to be multiplied by the constant processing means 3. The constant setting means 31 calculates a value that is determined based on the correlation coefficients required between any two random numbers in the random number sequence _{_{(Y n, Y n-1}} , Y n-2, ...) This is output to the constant processing means 3 as a constant r.
[0035]
Specifically, the constant setting means 31 is provided with an interval distance D between arbitrary random number elements Y _i and Y _j (here, the difference between the subscripts of each element: i−j), whereby two random number sequence elements Y A correlation coefficient (constant r) between _i and Y _j is calculated and output.
[0036]
In detail, the correlation coefficient between two random number sequence elements Y _i and Y _j can be calculated as follows.
[0037]
[Formula 6]

Therefore, by giving i−j = D, r = 2 ^{−1 / D} is obtained. For example, if D = 1 is set, r = ^{2−1 /} 1 and the correlation coefficient is set to 0.5. Thereby, the autocorrelation characteristic of the random number sequence element Y has the exponential correlation characteristic shown in the above-mentioned document.
[0038]
The register 4 is a storage means for storing the first random number generated by the random number generator 1, and a memory provided in an arithmetic processing device such as a CPU or an external storage device can be used.
[0039]
The output means 5 has a memory for sequentially storing values obtained by repeating multiplication and addition a predetermined number of times as elements of a random number sequence in an array, and outputs this array as a random number sequence. In particular, the output unit 5 according to the present embodiment includes an output range setting unit 51 for setting a range to be output among random number sequences stored in the memory, and a random number sequence in a range set by the output range setting unit 51. Has a function of outputting.
[0040]
Further, the output means 5 is connected to an interpolation means 6 for generating an interpolation value using any two random numbers in the stored random number sequence. This interpolation means 6 calculates | requires an average value using arbitrary two random numbers, and outputs the average value, when a random number does not exist in an output range.
[0041]
(Random number sequence generation method using random number sequence generator)
A procedure of a random number sequence generation method using the random number sequence generation apparatus having the configuration described above will be described. FIG. 2 is a flowchart showing the procedure of the random number generation method according to the present embodiment.
[0042]
First, random numbers (X _n , X _n−1 , X _n−2 ,...) Are sequentially generated according to a predetermined probability distribution, and the generated random numbers are stored as a first random number (S101).
[0043]
Specifically, a random number according to a normal distribution is generated by the random number generator 1 based on the standard deviation σ set by the standard deviation setting means 11 and the constant r acquired by the constant acquisition means 12, and the adder 2 To the register 4. At this time, when the first random number (X ₁ ) is generated, since the random number generated before that does not exist, addition by the adder 2 is not performed.
[0044]
Next, the first random number stored in the register 4 is read (S102), the constant processing means 3 multiplies the first random number by a predetermined constant r (S103), and the value obtained by the multiplication is The second random number newly generated by the random number generator 1 is added (S104).
[0045]
Then, it is determined whether or not the addition for a predetermined number of times has been completed (S106). If the addition has not been completed, the value added by the adder 2 is registered in the register 4 as a first random number, and the above S101 to S104 are performed. Repeat the process. On the other hand, if it is determined in step S106 that the addition for the predetermined number of times has been completed, the values output from the adder 2 are sequentially stored as an array (S107). Then, after an array having a predetermined length is generated, this array is output as a random number sequence (S108).
[0046]
(Modification of the first embodiment)
In the first embodiment described above, the output unit 5 is connected to the timing generator 7 as shown in FIG. 3, and the output interval of the random number in the output unit 5 or the length of the output interval is changed. May be controlled.
[0047]
[Second Embodiment]
(Basic configuration of propagation model simulator)
The propagation model simulation apparatus according to the second embodiment of the present invention will be described in detail below. In the present embodiment, the random number sequence generation device described in the first embodiment is used as a fading simulator that simulates a communication path that takes into account the correlation of shadowing that occurs in an interference wave of a desired wave and an N wave in mobile communication The gist is to apply.
[0048]
That is, in the present embodiment, simulation is performed for the Rayleigh fading, frequency selective fading, shadowing, and the like that occur in the radio wave propagation environment in mobile communication, and the propagation model that is generated by decoding these phenomena.
[0049]
Here, Rayleigh fading is a phenomenon in which a reception level greatly fluctuates when a transmitting station or a receiving station moves about a carrier wavelength order because a signal having a propagation distance difference of about a carrier wavelength order is received. .
[0050]
Frequency selective fading is a phenomenon in which distortion due to ghost or intersymbol interference occurs when a wave whose propagation distance difference is greater than or equal to the reciprocal order of the signal bandwidth is synthesized.
[0051]
Shadowing is a phenomenon in which the received signal level fluctuates when a signal is blocked by an obstacle such as a building or tree around the transmitting station or the receiving station.
[0052]
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a propagation model simulation apparatus according to the present embodiment, (a) is a conceptual diagram showing a mobile communication system as a premise of simulation, and (b) is related to the present embodiment. It is a block diagram which shows the structure of a propagation model simulation apparatus.
[0053]
As shown in FIG. 4 (a), in the second embodiment, as shown in FIG. 4 (a), a plurality of base stations 111 that cover the divided radio zones 113 and between these base stations 111 are used. It is assumed that the mobile communication system includes a mobile station 112 that performs communication by setting a radio channel.
[0054]
In the second embodiment, a radio signal propagated in such a mobile communication system is generated using the random number sequence generation device 100 described above, and is simulated by the simulator 300. As shown in FIG. 4B, the propagation model simulation apparatus according to this embodiment includes a random number sequence generation apparatus 100, a data correction unit 200, and a simulator 300.
[0055]
Since the random number sequence generation device 100 has the same configuration as that of the first embodiment described above, description thereof is omitted. The simulator 300 is a well-known technique and can be realized by various hardware and software.
[0056]
The data correction unit 200 matches the random number sequence generated by the random number sequence generation device 100 with the sampling frequency of the simulator 300. Specifically, the data correction unit 200 supplements or deletes data output from the random number sequence generation device 100 when the random number sequence generation device 100 generates a random number and the sampling frequency of the simulator 300 does not match. To do.
[0057]
The replenishment of data by the data correction unit 200 is performed by holding the random number generated by the previous random number sequence generation device 100 and repeatedly outputting the held random number until the next random number is generated. . The data is deleted by discarding random numbers that do not match the sampling frequency of the simulator 300.
[0058]
【The invention's effect】
As described above, according to the random number sequence generation device and the random number sequence generation method of the present invention, it is possible to easily generate a random number sequence having a specific probability distribution, standard deviation, and correlation characteristics desired by the operator. In addition, according to the propagation model simulation apparatus and method of another invention, by using the random number generation apparatus or the random number generation method, various parameters correlated temporally or spatially can be arbitrarily set, It is possible to generate a propagation model that can reproduce a propagation model that appropriately simulates a desired phenomenon.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a random number sequence generation device according to a first embodiment.
FIG. 2 is a flowchart showing a procedure of a random number generation method according to the first embodiment.
FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a random number sequence generation device according to a modification of the first embodiment.
4A and 4B are explanatory diagrams showing a propagation model simulation apparatus according to a second embodiment, wherein FIG. 4A is a conceptual diagram showing a mobile communication system that is a premise of simulation, and FIG. It is a block diagram which shows the structure of the propagation model simulation apparatus which concerns.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Random number generator 2 ... Adder 3 ... Constant processing means 4 ... Register 5 ... Output means 6 ... Interpolation means 7 ... Timing generator 11 ... Standard deviation setting means 12 ... Constant acquisition means 100 ... Random number sequence generator 111 ... Base station 112 ... mobile station 113 ... radio zone 200 ... data correcting unit 300 ... simulator 31 ... constant setting means 51 ... output range setting means X _n ... random number Y _n ... random number sequence component

Claims

First random number generation means for generating a random number sequence X _n according to a predetermined probability distribution;
Second random number generation means for generating a random number sequence Y _n based on the random number sequence X _n ;
Output means for outputting the random number sequence Y _n ,
The second random number generation means generates a random number sequence Y _n by Y _n = X _n + rY _n−1 ,
Constant r is a random number sequence generator which is a constant that defines the correlation between the elements constituting the random number sequence Y _n.

The random number sequence generation device according to claim 1, wherein the first random number generation unit generates a normally distributed random number.

The constant r is a random number sequence according to claim 1 or 2, characterized in that a value set based on the correlation coefficients required between any two elements constituting the random number sequence Y _n Generator.

The first random number generation means includes
And the standard deviation setting means for setting a standard deviation of the random number sequence X _n,
Constant obtaining means for obtaining the constant r ,
2. The random number sequence X _n is generated based on a standard deviation of the random number sequence X _n set by the standard deviation setting unit and the constant r acquired by the constant acquisition unit. 4. The random number sequence generation device according to any one of items 3 to 3.

The standard deviation setting means, when a desired standard deviation required for the random number sequence Y _n is σ,

Is set as a standard deviation of the random number sequence _Xn .

And the output means, wherein the said one of the random number sequence Y _n, an output range setting means for setting a range to be output, and outputs a random number sequence Y _n of the range set by the output range setting means Item 6. The random number sequence generation device according to Items 1 to 5 .

And the output means, the random number using any of the two elements constituting the column Y _n, a random number sequence generator according to claim 1 to 6, characterized in that it comprises an auxiliary between means for generating an interpolated value.

And the output means, the random number sequence generating device of claim 1 to 6, characterized in that an output gap, or random number generation control means for controlling the output pattern of the random number sequence Y _n.

A simulation device for simulating fluctuations in received radio waves in mobile communication,
First random number generation means for generating a random number sequence X _n according to a predetermined probability distribution;
Second random number generation means for generating a random number sequence Y _n based on the random number sequence X _n ;
And output means for outputting the random number sequence Y _n,
Simulating means for simulating fluctuations in received radio waves based on the random number sequence Y _n output from the output means ,
The second random number generation means generates a random number sequence Y _n by Y _n = X _n + rY _n−1 ,
Constant r is propagation model simulation device, characterized in that the constants that define the correlation of the respective elements constituting the random number sequence Y _n.

The propagation model simulation apparatus according to claim 9 , wherein the first random number generation unit generates a normally distributed random number.

The constant r is propagation model according to claim 9 or 10, characterized in that a value set based on the correlation coefficients required between any two elements constituting the random number sequence Y _n Simulation device.

The first random number generation means includes
  Random number sequence X _ｎn Standard deviation setting means for setting the standard deviation of
  Constant obtaining means for obtaining the constant r,
  The random number sequence X set by the standard deviation setting means _ｎn Of the random number sequence X and the constant r acquired by the constant acquisition means _ｎn 12. The propagation model simulation apparatus according to claim 9, wherein:

Is set as a standard deviation of the random number sequence _Xn , the propagation model simulation apparatus according to claim 12.

The output means includes the random number sequence Y _ｎn Output range setting means for setting a range to be output, and a random number sequence Y in the range set by the output range setting means _ｎn The propagation model simulation apparatus according to claim 9, wherein:

The output means includes the random number sequence Y _ｎn 15. The propagation model simulation apparatus according to claim 9, further comprising an interpolation unit that generates an interpolation value using any two elements that constitute the function.

The output means includes the random number sequence Y _ｎn 16. The propagation model simulation apparatus according to claim 9, further comprising random number generation control means for controlling the output interval or output pattern.