JP7693582B2 - 無線通信システム、制御装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、無線通信システム、制御装置およびプログラムに関する。

３ＧＰＰ（Third Generation Partnership Project）において、第５世代移動通信システム（５Ｇ移動通信システム）の検討が進められている。第５世代移動通信システムは、あらゆるものが繋がることを前提としおり、高速、大容量、高信頼性および低遅延等の幅広い要求条件に対応することを目指している。

５Ｇ移動通信システムでは、基地局において、無線信号における何れの周波数および時間に対して、何れの通信装置にデータを送受信させるかを決定するリソース割当処理が行われる。５Ｇ移動通信システムの基地局は、非常に短い時間で、かつ、高速、大容量、高信頼性および低遅延等の要件を満たすように、リソース割当処理を適切に実行しなければならない。

特開２０１９－１４５０１０号公報 特開２０２０－４６８８７号公報

花篭慶史，高橋領，大山貴博，安達文幸， 「量子コンピューティングを用いた分散アンテナネットワークにおけるクラスタ間干渉制御の一検討」， 電子情報通信学会技術研究報告（IEICE Technical Report）、ＲＣＳ２０２１－７７、２０２１年７月、ｐｐ．１－６

本発明が解決しようとする課題は、複数の端末装置のそれぞれを、それぞれが周波数方向の位置および時間方向の位置により特定される複数の通信ブロックのうちの何れの通信ブロックにおいてデータを送受信させるかを割り当てる割当処理を、適切かつ確実に実行する無線通信システム、制御装置およびプログラムを提供することにある。

実施形態に係る無線通信システムは、サブキャリア間隔を変更可能である。前記無線通信システムは、通信装置と、制御装置と、割当決定装置と、を備える。前記通信装置は、前記複数の端末装置のそれぞれと無線通信する。制御装置は、前記複数の端末装置および前記通信装置における無線通信を制御する。前記割当決定装置は、前記複数の端末装置の少なくとも１つに対する、周波数方向の位置および時間方向の位置により特定される複数の通信ブロックのうちの何れの通信ブロックにより無線通信するかを示す割当情報を生成する。前記制御装置は、前記複数の端末装置の少なくとも１つに前記複数の通信ブロックの何れかを割り当てる割当処理を実行する割当時刻を決定する。前記制御装置は、前記複数の端末装置の少なくとも１つを示す情報、前記複数の端末装置の少なくとも１つの通信に関する参照情報、および、前記割当時刻に関する情報を含む割当要求を、前記割当決定装置に出力する。前記割当決定装置は、前記参照情報に基づき、前記複数の端末装置の少なくとも１つに関する前記割当情報を、前記割当時刻よりも前の返信時刻までに前記制御装置に出力する。前記制御装置は、前記割当情報に基づき前記割り当て時刻以前に前記割当処理を実行する。

実施形態に係る通信システムの構成を示す図。 変調信号のフレーム構成を示す図。 リソースブロックの第１の配置例を示す図。 リソースブロックの第２の配置例を示す図。 リソースブロックの第３の配置例を示す図。 リソースブロックの構成およびｍｉｎｉ－ｓｌｏｔの割り当て例を示す図。 割当処理のタイミングを示す図。 第１時刻および第２時刻の第１設定例を示す図。 第１時刻および第２時刻の第２設定例を示す図。 制御装置の処理の流れを示すフローチャート。 割当情報の記述形式の一例を示す図。 割当決定装置により生成された割当情報の一例を示す図。 第１例に係る割当決定装置の構成を示す図。 第２例に係る割当決定装置の構成を示す図。 第１変形例に係る通信システムの構成を示す図。 第２変形例に係る通信システムの構成を示す図。 第３変形例に係る通信システムの構成を示す図。 第４変形例に係る通信システムの構成を示す図。 第５変形例に係る通信システムの構成を示す図。 求解装置の構成の一例を示す図。 更新部の処理の流れの第１例を示すフローチャート。 更新部の処理の流れの第２例を示すフローチャート。 制御装置のハードウェア構成の一例を示す図。

以下、図面を参照しながら複数の実施形態に係る通信システム１０について説明する。

図１は、実施形態に係る通信システム１０の構成を示す図である。通信システム１０は、３ＧＰＰにおいて規格化された第５世代移動通信方式（５Ｇ方式）を採用した無線通信システムである。

通信システム１０は、複数の端末装置２０と、コアネットワーク２２と、基地局２４と、割当決定装置２６と、を備える。

５Ｇ方式は、無線信号として直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）変調により変調された変調信号を用いて、複数の端末装置２０のそれぞれと基地局２４との間で無線通信がされる。５Ｇ方式で用いる変調信号は、Ｍｉｘｅｄ－ｎｕｍｅｒｏｌｏｇｙ方式を採用し、サブキャリア間隔を変更可能な信号である。５Ｇ方式は、所定個（例えば１４個）のＯＦＤＭシンボルを含むスロットと呼ばれる単位を定めている。従って、Ｍｉｘｅｄ－ｎｕｍｅｒｏｌｏｇｙ方式を採用する５Ｇ方式の変調信号は、スロットの時間長が、サブキャリア間隔毎に異なる。５Ｇ方式は、所定本（例えば１２本）のサブキャリアおよび１個のスロットを含むリソースブロックと呼ばれる単位が定められており、リソースブロックの単位でサブキャリア間隔を変更することが可能である。

また、５Ｇ方式は、１本のサブキャリアおよび１個のＯＦＤＭシンボルで構成されるリソースエレメントと呼ばれる単位を定めている。複数のリソースエレメントのそれぞれは、変調信号における周波数方向の位置を示すサブキャリア位置および時間方向の位置を示すシンボル位置により特定される。１個のリソースブロックは、複数のリソースエレメント（例えば、１２本のサブキャリア×１４個のＯＦＤＭシンボル＝１６８個のリソースエレメント）を含む。また、５Ｇ方式は、複数のリソースブロックを束ねたリソースブロックグループと呼ばれる単位も定めている。

また、５Ｇ方式は、Ｍａｓｓｉｖｅ ＭＩＭＯ（multiple-input and multiple-multiple-output）と呼ばれる、送信および受信の双方において複数のアンテナを利用する方式を用いて、複数の端末装置２０のそれぞれと基地局２４との間で、変調信号を電波により送受信させる。

複数の端末装置２０のそれぞれは、例えば、無線通信機能を有する情報処理装置であって、ユーザにより所有される。複数の端末装置２０のそれぞれは、固有の番号が付与され、５Ｇ方式で定められた変調信号を無線通信により基地局２４と送受信する。複数の端末装置２０のそれぞれは、ユーザにより持ち運びが可能である。複数の端末装置２０の何れかは、所定の場所に固定されていてもよい。

コアネットワーク２２は、５Ｇ方式における基幹通信網である。コアネットワーク２２は、２つの基地局２４と基地局２４との間のパケットの通信を中継したり、基地局２４と他のネットワークとの間のパケットを中継したりする。

基地局２４は、５Ｇ方式に従った変調信号を複数の端末装置２０のそれぞれと無線通信により送受信する。また、基地局２４は、複数の端末装置２０のそれぞれとコアネットワーク２２との間のパケットの通信を中継する。

基地局２４は、通信装置３２と、制御装置３４とを有する。

通信装置３２は、制御装置３４による制御に従って、５Ｇ方式の変調信号を複数の端末装置２０のそれぞれと無線通信により送受信する。

制御装置３４は、複数の端末装置２０および通信装置３２における変調信号の送受信を制御する。例えば、制御装置３４は、複数の端末装置２０のうちの割り当て対象となる１または複数の対象装置のそれぞれを、変調信号に含まれる複数の通信ブロックの何れによりデータを送受信させるかを割り当てる割当処理を実行する。ここで、複数の通信ブロックのそれぞれは、変調信号における周波数方向の位置および時間方向の位置により特定される。複数の通信ブロックのそれぞれは、リソースブロックグループ、リソースブロックまたはリソースエレメントである。すなわち、制御装置３４は、複数の端末装置２０のそれぞれを、リソースブロックグループに割り当ててもよいし、リソースブロックに割り当ててもよいし、リソースブロック内の何れかのリソースエレメントに割り当ててもよい。

制御装置３４は、割当処理において、さらに、変調信号に含まれる複数のリソースブロックのそれぞれに対するサブキャリア間隔を割り当ててもよい。また、制御装置３４は、割当処理において、さらに、複数の通信ブロックのそれぞれに含まれるデータにおける、直交変調方式、送信電力および符号化率を割り当ててもよい。また、制御装置３４は、割当処理において、さらに、割り当て対象となる１または複数の対象装置のそれぞれについて、Ｍａｓｓｉｖｅ ＭＩＭＯ方式において用いる伝搬チャネル行列を割り当ててもよい。

制御装置３４は、割当処理をする場合、割当要求を割当決定装置２６に出力する。制御装置３４は、割当要求に応じて生成された割当情報を割当決定装置２６から取得し、取得した割当情報に基づき、割当処理を実行する。そして、制御装置３４は、割当処理に従って複数の端末装置２０および通信装置３２に対して変調信号を送受信させる。

割当決定装置２６は、例えば情報処理装置である。割当決定装置２６は、基地局２４に含まれていてもよいし、基地局２４とは別個の装置であって、基地局２４とネットワークを介して接続されていてもよい。

割当決定装置２６は、制御装置３４からの割当要求に応じて、複数の端末装置２０のそれぞれが、複数の通信ブロックのうちの何れの通信ブロックによりデータを送受信するかを示す割当情報を生成する。また、割当決定装置２６は、複数のリソースブロックのそれぞれに対するサブキャリア間隔をさらに示す割当情報を生成してもよい。また、割当決定装置２６は、複数の通信ブロックのそれぞれに含まれるデータにおける、直交変調方式、送信電力および符号化率をさらに示す割当情報を生成してもよい。また、割当決定装置２６は、割り当て対象となる１または複数の対象装置のそれぞれについて、Ｍａｓｓｉｖｅ ＭＩＭＯ方式において用いる伝搬チャネル行列をさらに示す割当情報を生成してもよい。割当決定装置２６は、生成した割当要求を、割当要求を送信した制御装置３４に返信する。

図２は、５Ｇ方式の変調信号のフレーム構成を示す図である。

５Ｇ方式は、予め定められた時間長のフレームを定める。１個のフレームは、１０ｍ秒である。１個のフレームは、それぞれが予め定められた時間長の１０個のサブフレームを含む。１個のサブフレームは、１ｍ秒である。

５Ｇ方式は、サブキャリア間隔として、１５ｋＨｚ（μ＝０）、３０ｋＨｚ（μ＝１）、６０ｋＨｚ（μ＝２）、１２０ｋＨ（μ＝３）および２４０ｋＨ（μ＝４）の５種類を定める。なお、μは、サブキャリア間隔を識別する値である。

５Ｇ方式は、１４個のＯＦＤＭシンボルから構成されるスロットと呼ばれる単位を定める。ＯＦＤＭシンボルは、サブキャリア間隔によって時間長が異なる。従って、スロットの時間長は、サブキャリア間隔によって異なる。

１個のサブフレームは、１または複数のスロットを含む。サブキャリア間隔が１５ｋＨｚに設定されている場合、１個のサブフレームは、１個のスロットを含む。サブキャリア間隔が３０ｋＨｚに設定されている場合、１個のサブフレームは、２個のスロットを含む。サブキャリア間隔が６０ｋＨｚに設定されている場合、１個のサブフレームは、４個のスロットを含む。サブキャリア間隔が１２０ｋＨｚに設定されている場合、１個のサブフレームは、８個のスロットを含む。サブキャリア間隔が２４０ｋＨｚに設定されている場合、１個のサブフレームは、１６個のスロットを含む。

サブキャリア間隔は、小さいほど、スロットの時間長が長くなり、マルチパスに対して強いが、遅延量が大きい。例えば、サブキャリア間隔が１５ｋＨｚである場合、スロットの時間長が１ｍ秒となり、マルチパスに対して強いが、遅延量が大きくなる。また、サブキャリア間隔は、大きいほど、スロットの時間長が短くなり、遅延量は小さいが、ＩＳＩ（ｉｎｔｅｒ ｓｙｍｂｏｌ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）の影響を受けやすい。例えば、サブキャリア間隔が１２０ｋＨｚである場合、スロットの時間長が０．１２５ｍ秒となり、遅延量は小さいが、ＩＳＩの影響を受けやすくなる。

従って、制御装置３４は、例えば低速移動をしており、許容遅延時間が大きいデータを送受信する端末装置２０を、サブキャリア間隔が小さいリソースブロック、または、サブキャリア間隔が小さいリソースブロックに含まれるリソースエレメントに割り当てることが好ましい。また、制御装置３４は、例えば高速移動をしており、許容遅延時間が小さいデータを送受信する端末装置２０を、サブキャリア間隔が大きいリソースブロック、または、サブキャリア間隔が大きいリソースブロックに含まれるリソースエレメントに割り当てることが好ましい。

図３は、リソースブロックの第１の配置例を示す図である。リソースブロックは、時間方向に１個のスロット（１４個のＯＦＤＭシンボル）および周波数方向に所定本のサブキャリアにより構成される。また、５Ｇ方式の変調信号は、複数個のリソースブロックが１つのリソースブロックグループにまとめられる。例えば、５Ｇ方式の変調信号は、１００ＭＨｚ幅の帯域を利用する場合、１個のサブフレームに、１７個のリソースブロックグループを含む。

例えば、１個のサブフレームに１６個のリソースブロックが含まれるとする。この場合、１６個のリソースブロックは、１個のスロット（１４個のＯＦＤＭシンボル）、および、１９２本（１２×１６）のサブキャリアにより構成される。例えば、制御装置３４は、図３に示すように、帯域の全ての領域を、最も大きい１５ｋＨｚ（μ＝０）のサブキャリア間隔に割り当ててもよい。このようにサブキャリア間隔を割り当てた場合、制御装置３４は、複数の端末装置２０の全てに対して、許容遅延時間が大きいが、マルチパスに強いデータを送受信させることができる。

図４は、リソースブロックの第２の配置例を示す図である。また、例えば、制御装置３４は、図４に示すように、帯域の全ての領域を、最も小さい２４０ｋＨｚ（μ＝４）のサブキャリア間隔に割り当ててもよい。このようにサブキャリア間隔を割り当てた場合、制御装置３４は、複数の端末装置２０の全てに対して、許容遅延時間が小さいデータを送受信させることができる。

図５は、リソースブロックの第３の配置例を示す図である。また、例えば、制御装置３４は、図５に示すように、帯域を２つの領域に分割し、一方の領域を最も大きい１５ｋＨｚ（μ＝０）のサブキャリア間隔に割り当て、他方の領域を６０ｋＨｚ（μ＝２）のサブキャリア間隔に割り当ててもよい。このようにサブキャリア間隔を割り当てた場合、制御装置３４は、許容遅延時間が大きいが、高い品質を要求するデータを送受信する端末装置２０と、高い品質を要求できないが、許容遅延時間が小さいデータを送受信する端末装置２０とを、サブフレーム内に混在させてデータを送受信させることができる。

制御装置３４は、このように帯域を複数の領域に分割して、複数の領域のそれぞれに対して異なるサブキャリア間隔を割り当てることができる。これにより、制御装置３４は、端末装置２０を適切なサブキャリア間隔のリソースブロックに割り当てることができ、この結果、複数の端末装置２０の要求を満たさせることができる。

図６は、リソースブロックの構成およびｍｉｎｉ－ｓｌｏｔの割り当て例を示す図である。

１個のリソースブロックは、例えば、時間方向に１４個のＯＦＤＭシンボルと、周波数方向に１２本のサブキャリアを含む。従って、１個のリソースブロックは、１６８個（１２本×１４個）のリソースエレメントを含む。１６８個のリソースエレメントのそれぞれは、変調信号における周波数方向の位置を示すサブキャリア位置および時間方向の位置を示すシンボル位置により特定可能である。

５Ｇ方式は、連続するη個のＯＦＤＭシンボルと、１本のサブキャリアとにより構成される、ｍｉｎｉ－ｓｌｏｔと呼ばれる単位が定義される。ηは、２、４、７または１４である。制御装置３４は、このようなｍｉｎｉ－ｓｌｏｔの単位で、リソースブロック内における任意のリソースエレメントに対して、データを送受信する端末装置２０を割り当てることも可能である。

例えば、制御装置３４は、端末装置２０を、このようなｍｉｎｉ－ｓｌｏｔに割り当てるとともに、このようなｍｉｎｉ－ｓｌｏｔを含むリソースブロックを最も小さい２４０ｋＨｚ（μ＝４）のサブキャリア間隔に設定することにより、割り当てた端末装置２０に超低遅延を要求するデータを送受信させることができる。

図７は、割当処理のタイミングを示す図である。制御装置３４は、割当処理の実行に先立って、複数の端末装置２０のうちの、第１時刻における割り当て対象となる１または複数の対象装置を選択する。第２時刻は、第１時刻よりも後の時刻であり、選択した第１時刻における１または複数の対象装置を、第２時刻以降のリソースブロックまたはリソースエレメントに割り当てる割当処理を実行する割当時刻である。

制御装置３４は、第１時刻から第２時刻までの間に、第１時刻における１または複数の対象装置を、第２時刻以降の複数のリソースブロックまたは複数のリソースエレメントの何れに割り当てるかを決定する。この場合、制御装置３４は、割当決定装置２６に対して割当要求を出力し、第２時刻までに割当決定装置２６から割当情報を取得する。そして、制御装置３４は、割当決定装置２６から取得した割当情報に基づき、第２時刻において割当処理を実行して、複数の端末装置２０および通信装置３２に対して割当処理に従って変調信号を送受信させる。あるいは、制御装置３４は、第２時刻以前に割当処理を実行して、複数の端末装置２０および通信装置３２に対して割当処理に従って変調信号を送受信させても良い。

図８は、第１時刻および第２時刻の第１設定例を示す図である。

例えば、第１時刻および第２時刻は、スケジューリングにより予め定められた時刻である。制御装置３４が所定個のサブフレーム毎に割当処理を実行する場合、第１時刻は、割当処理の対象となる所定個のサブフレームよりも前の時刻である。第１時刻は、サブフレームの開始時刻であってもよいし、サブフレームの開始時刻から所定時間前または後にずれた時刻であってもよい。制御装置３４が所定個のサブフレーム毎に割当処理を実行する場合、第２時刻は、割り当て対象の所定個のサブフレームの開始時刻であってもよいし、対象の所定個のサブフレームの開始時刻より前の時刻であってもよい。

例えば、第１時刻および第２時刻は、サブフレームとは非同期の時刻であってもよい。例えば、第１時刻および第２時刻は、所定イベントが発生したことにより設定される時刻であってもよい。例えば、制御装置３４は、通信装置３２にダウンリンクのデータが所定量以上蓄積された時刻、または、送受信の割り当ての予約要求が所定量以上蓄積された時刻を、第１時刻と判定してもよい。また、所定イベントが発生した時刻を第１時刻に設定した場合、例えば、制御装置３４は、第１時刻から所定時間後の時刻を第２時刻に設定してもよい。また、所定イベントが発生した時刻を第１時刻に設定した場合、例えば、制御装置３４は、第１時刻の直後のサブフレームの開始時刻、または、第１時刻の直後のサブフレームの開始時刻の所定時間前の時刻を第２時刻に設定してもよい。

図９は、第１時刻および第２時刻の第２設定例を示す図である。

制御装置３４は、ｍｉｎｉ－ｓｌｏｔの単位で、データを送受信する端末装置２０を割り当てることができる。従って、制御装置３４は、第１時刻と第２時刻との差を、ＯＦＤＭシンボルの最小の時間長に設定してもよい。ＯＦＤＭシンボルの最小の時間長は、サブキャリア間隔が最も小さい２４０ｋＨｚ（μ＝４）の場合のＯＦＤＭシンボルの時間長である。

また、制御装置３４は、第１時刻と第２時刻との差を変化させてもよい。例えば、制御装置３４は、１または複数の対象装置により送受信されるデータの許容遅延時間に応じて、第２時刻を決定してもよい。例えば、制御装置３４は、許容遅延時間が短いほど、第１時刻と第２時刻との差を短くしてもよい。これにより、制御装置３４は、許容遅延時間が短いデータほど、早い時刻にデータを送受信させることができる。

図１０は、制御装置３４の処理の流れを示すフローチャートである。制御装置３４は、図１０に示す流れで処理を実行する。

まず、Ｓ１１において、制御装置３４は、第１時刻か否かを判断する。第１時刻は、例えば、予めスケジューリングされた時刻、または、所定イベントが発生した時刻である。

続いて、Ｓ１２において、制御装置３４は、複数の端末装置２０のうちの第１時刻における割り当て対象となる１または複数の対象装置を選択する。第１時刻における割り当て対象となる１または複数の対象装置は、基地局２４に無線接続された複数の端末装置２０の全てであってもよいし、複数の端末装置２０の一部であってもよい。例えば、１回の割当処理において、割り当て可能な端末装置２０の最大数が予め定められている場合には、制御装置３４は、最大数を超えない範囲の数の端末装置２０を対象装置として選択してもよい。

また、例えば、第１時刻においてダウンリンクのデータが通信装置３２に蓄積されている場合、制御装置３４は、通信装置３２に蓄積されているダウンリンクのデータを受信する端末装置２０を優先して対象装置として選択してもよい。さらに、第１時刻において送受信の割り当ての予約要求が通信装置３２に蓄積されている場合、制御装置３４は、通信装置３２に蓄積されている予約要求の対象となる端末装置２０を優先して対象装置として選択してもよい。

また、第１時刻において許容遅延時間が予め定められた時間以下であるダウンリンクのデータが通信装置３２に蓄積されている場合、制御装置３４は、許容遅延時間が予め定められた時間以下であるダウンリンクのデータを受信する端末装置２０を優先して対象装置として選択してもよい。また、さらに、第１時刻において、許容遅延時間が予め定められた時間以下であるデータの送受信の割り当ての予約要求が通信装置３２に蓄積されている場合、制御装置３４は、予約対象となっている許容遅延時間が予め定められた時間以下であるデータを送受信する端末装置２０を、優先して対象装置として選択してもよい。

続いて、Ｓ１３において、制御装置３４は、割当処理を実行する第２時刻を決定する。

続いて、Ｓ１４において、制御装置３４は、変調信号における割当範囲を決定する。割当範囲は、複数本のサブキャリア、および、第２時刻より後における複数個のＯＦＤＭシンボルにより構成される範囲である。例えば、割当範囲は、予め定められた本数のサブキャリア、および、第２時刻より後における予め定められた個数のＯＦＤＭシンボルから構成される範囲である。例えば、所定個のサブフレーム毎に割当処理を実行する場合には、割当範囲は、変調信号に含まれる全てのサブキャリア、および、第２時刻より後の所定個のサブフレームに含まれる複数のＯＦＤＭシンボルから構成される範囲である。

なお、割当範囲は、割当処理毎に変更されてもよい。例えば、制御装置３４は、１または複数の対象装置の個数に応じて割当範囲を変更してもよい。また、例えば、制御装置３４は、１または複数の対象装置に、許容遅延時間が予め定められた時間以下のデータを送受信する端末装置２０を含む場合には、割当範囲を、第２時刻の直後の第１数のＯＦＤＭシンボルを含む範囲としてもよい。そして、制御装置３４は、１または複数の対象装置に、許容遅延時間が予め定められた時間以下のデータを送受信する端末装置２０を含まない場合には、割当範囲を、第１数よりも大きい第２数のＯＦＤＭシンボルを含む範囲としてもよい。これにより、制御装置３４は、許容遅延時間が予め定められた時間以下のデータをより早い時刻に送受信させることができる。

続いて、Ｓ１５において、制御装置３４は、割当範囲に含まれる、データを送受信する装置が既に割り当て済みの割当済通信ブロックを取得する。より具体的には、制御装置３４は、割当範囲に含まれる、データを送受信する端末装置２０が既に割り当て済みのリソースブロックである割当済リソースブロック、および、データを送受信する端末装置２０が既に割り当て済みのリソースエレメントである割当済リソースエレメントを取得する。

続いて、Ｓ１６において、制御装置３４は、割当範囲に含まれる割当済通信ブロックを除く一部の通信ブロックを、複数の割当可能通信ブロックとして決定する。より具体的には、制御装置３４は、割当範囲に含まれる、割当済リソースブロックを除く複数のリソースブロックを複数の割当可能リソースブロックとして決定する。また、制御装置３４は、割当範囲に含まれる、割当済リソースエレメントを除く複数のリソースエレメントを、複数の割当可能リソースエレメントとして決定する。

続いて、Ｓ１７において、制御装置３４は、１または複数の対象装置のそれぞれの通信に関する参照情報を取得する。

参照情報は、例えば、１または複数の対象装置のそれぞれにおける送受信されるデータの許容遅延時間を含む。また、参照情報は、１または複数の対象装置のそれぞれにおける、過去に送受信されたデータの通信品質を含んでもよい。データ品質に関する情報は、対象装置についての、ＣＱＩ（Channel Quality Indicator）、ＭＣＳ（Modulation and Coding Scheme）、送信電力、および、誤り率等である。ＣＱＩは、対象装置の受信品質を示す指標値である。ＭＣＳは、直交変調方式および符号化率を含む情報である。ＣＱＩ、ＭＣＳ、送信電力および誤り率は、過去の平均的な値であってもよいし、直前の時間帯の値であってもよい。

また、参照情報は、１または複数の対象装置のそれぞれにおける、データ量に関する情報を含んでもよい。データ量に関する情報は、対象装置についての、未送信のデータ量、過去に送受信されたデータの単位時間当たりのデータ量、過去に送受信されたデータの発生頻度、過去に送受信されたデータの発生傾向、将来のデータの予測発生頻度、将来のデータの予測発生傾向等を含んでもよい。参照情報は、１または複数の対象装置のそれぞれにおける、過去の伝搬チャネル行列を含んでもよい。

続いて、Ｓ１８において、制御装置３４は、割当要求を生成して、割当決定装置２６に出力する。割当要求は、１または複数の対象装置を示す情報、１または複数の対象装置のそれぞれの通信に関する参照情報、および、第２時刻を示す情報を含む。割り当て要求はさらに複数の割当可能通信ブロックを示す情報を含んでも良い。複数の割当可能通信ブロックを示す情報は、複数の割当可能リソースブロックのそれぞれ、および、複数の割当可能リソースエレメントのそれぞれについての、周波数方向の位置および時間方向の位置を特定する情報である。

割当決定装置２６は、制御装置３４から割当要求を受け取った場合、割当情報を生成し、第２時刻までに制御装置３４に割当情報を出力する。割当情報は、１または複数の対象装置のそれぞれが、割当範囲における複数のリソースエレメントのうちに何れのリソースエレメントによりデータを送受信するかを示す。

また、割当情報は、割当範囲における複数のリソースブロックのそれぞれに対する、サブキャリア間隔をさらに示してもよい。また、割当情報は、複数の通信ブロックのそれぞれに含まれるデータにおける、直交変調方式、送信電力および符号化率をさらに示してもよい。また、割当情報は、割り当て対象となる１または複数の対象装置のそれぞれについて、Ｍａｓｓｉｖｅ ＭＩＭＯ方式において用いる伝搬チャネル行列をさらに示してもよい。

割当決定装置２６は、Ｓ１８で制御装置３４から出力された割当要求を受け取る。割当決定装置２６は、割当要求を受け取った場合、１または複数の対象装置を示す情報、複数の割当可能通信ブロックを示す情報および参照情報に基づき、割当情報を生成する。割当決定装置２６は、生成した割当情報を、制御装置３４が第２時刻に割当処理を実行することが可能な返信時刻までに、制御装置３４に出力する。すなわち、割当決定装置２６は、割当情報を、制御装置３４が第２時刻より前の返信時刻までに、制御装置３４に出力する。

例えば、割当決定装置２６は、機械学習モデルを用いて、１または複数の対象装置を示す情報、複数の割当可能通信ブロックを示す情報および参照情報に基づき、割当情報を生成する。また、例えば、割当決定装置２６は、例えば、ＱＵＢＯ（Quadratic unconstrained binary optimization）問題の解を算出するソルバーを用いて、割当情報を生成してもよい。この場合、割当決定装置２６は、１または複数の対象装置を示す情報、複数の割当可能通信ブロックを示す情報および参照情報に基づきＱＵＢＯ問題の目的関数を生成し、生成した目的関数をＱＵＢＯソルバーに与えて目的関数を最小化する解を取得し、取得した解に基づき割当情報を生成する。

ここで、割当決定装置２６は、情報を入力してから割当情報を出力するまでの演算時間を変更することができる。そして、割当決定装置２６は、割当要求を受け取った場合、割当要求に含まれる第２時刻に基づき、返信時刻までに確実に割当情報を生成することができるように、処理時間を設定する。

例えば、割当決定装置２６は、演算時間が異なる複数の機械学習モデルを含んでもよい。この場合、割当決定装置２６は、複数の機械学習モデルのうちの返信時刻までに割当情報を出力可能な機械学習モデルを選択し、選択した機械学習モデルを用いて割当情報を生成してもよい。また、例えば、割当決定装置２６は、演算時間を設定可能なＱＵＢＯソルバーを用いてもよい。この場合、割当決定装置２６は、返信時刻までに割当情報を出力可能なように、第２時刻に基づきＱＵＢＯソルバーにおける演算時間に関するパラメータを設定する。

続いて、Ｓ１９において、制御装置３４は、割当情報を割当決定装置２６から取得する。

続いて、Ｓ２０において、制御装置３４は、第２時刻になったか否かを判断する。制御装置３４は、第２時刻となっていない場合（Ｓ２０のＮｏ）、処理をＳ２０で待機し、第２時刻となった場合（Ｓ２０のＹｅｓ）、処理をＳ２１に進める。

そして、Ｓ２１において、制御装置３４は、割当決定装置２６から取得した割当情報に基づき割当処理を実行し、複数の端末装置２０および通信装置３２に対して割当処理に従って変調信号を送受信させる。割当処理は、例えば、制御装置３４が通信装置３２に割当てられた通信ブロックに関する情報を端末装置２０へ送信させることによって実行することが出来る。

以上の処理が実行されることにより、通信装置３２は、割当範囲において、割当処理において割り当てられた端末装置２０とデータを送受信することができる。

図１１は、割当情報の記述形式の一例を示す図である。

例えば、割当情報は、割当範囲に含まれる複数のリソースエレメントのそれぞれにおいて、何れの端末装置２０がデータを送信または受信するかを示す。なお、複数のリソースエレメントのうちの一部は、何れの端末装置２０も割り当てられなくてもよい。

このような割当情報は、一例として、割当範囲内の複数のリソースエレメントを表すマトリクス状に並べられた複数の箱により表される。この場合、複数の箱のそれぞれは、１個のリソースエレメントに対応する。マトリクス状に並べられた複数の箱は、行方向または列方向のうちの一方の位置が、割当範囲における、サブキャリアの位置により特定される。また、マトリクス状に並べられた複数の箱は、行方向または列方向のうちの他方の位置が、ＯＦＤＭシンボルの位置により特定される。

このような記述形式の割当情報は、複数の箱のそれぞれに、複数の端末装置２０のうちの何れを入れるかを解く箱詰め問題の解を表す。従って、割当決定装置２６は、箱詰め問題の解を解くためのアルゴリズムを用いて、割当情報を生成することができる。

例えば、割当決定装置２６は、ニューラルネットワーク等の機械学習モデルを予め学習させておくことにより、箱詰め問題の解を表す割当情報を生成することができる。例えば、割当決定装置２６の設計者は、１または複数の対象装置を示す情報、複数の割当可能通信ブロックを示す情報および参照情報を含む入力情報を与えて、箱詰め問題の解を出力するニューラルネットワークを作成する。そして、設計者は、作成したニューラルネットワークを、過去の入力情報と理想解とを含む教師データに基づき学習させる。割当決定装置２６は、このように作成された機械学習モデルを用いることにより、１または複数の対象装置を示す情報、複数の割当可能通信ブロックを示す情報および参照情報に基づき、割当情報を生成することができる。

また、割当決定装置２６は、複数の２値変数を含む２次関数を目的関数とするＱＵＢＯ問題を解くことによっても、このような割当情報を生成することができる。この場合、目的関数である２次関数は、複数の端末装置２０に一対一に対応する複数の２値変数を、マトリクスを構成する複数の箱に対応する個数分含む。さらに、２次関数は、制約条件を表す複数の２値変数をさらに含んでもよい。

割当決定装置２６の設計者は、１または複数の対象装置を示す情報、複数の割当可能通信ブロックを示す情報および参照情報に基づき、最小化した場合の解が、予め設定された条件により近い割当情報が得られる２次関数を作成する。そして、割当決定装置２６の設計者は、１または複数の対象装置を示す情報、複数の割当可能通信ブロックを示す情報および参照情報に基づき、このような２次関数を生成する定式化アルゴリズムを作成する。

割当決定装置２６は、このように作成された定式化アルゴリズムを用いることにより、１または複数の対象装置を示す情報、複数の割当可能通信ブロックを示す情報および参照情報に基づき、目的関数である２次関数を生成する。続いて、割当決定装置２６は、生成した２次関数を、ＱＵＢＯソルバーに与えて、２次関数の解を算出する。そして、割当決定装置２６は、ＱＵＢＯソルバーにより算出された２次関数の解のうちの、箱詰め問題の解を表す複数の２値変数の解に基づき、割当情報を生成する。

また、割当決定装置２６は、例えば、１または複数の対象装置のそれぞれに対して割り当て順位を決定し、決定した順位に従ってマトリクス状に並べられた複数の箱に対象装置を割り当てることにより割当情報を生成してもよい。この場合、割当決定装置２６は、送受信するデータ量の少ない順に対象装置に順位を付けてもよいし、許容遅延時間が短い順に順位を付けてもよいし、過去に送受信したデータ量が少ない順に対象装置に順位を付けてもよい。

図１２は、割当決定装置２６により生成された割当情報の一例を示す図である。図１２に示されているＡ～Ｈは、リソースエレメントに割り当てられた端末装置２０のユーザを識別する情報である。

例えば、参照情報は、１または複数の対象装置のそれぞれにおける送受信されるデータの許容遅延時間を含んでいるとする。この場合、割当決定装置２６は、許容遅延時間が短い対象装置を、許容遅延時間が長い対象装置よりも、早い時刻において送受信が完了するリソースエレメントに割り当てるように、割当情報を生成する機械学習モデルまたは定式化アルゴリズムを用いる。より具体的には、割当決定装置２６は、許容遅延時間が短い対象装置を、許容遅延時間が長い対象装置よりも、時間的に早いＯＦＤＭシンボルのリソースエレメントに割り当てるように、割当情報を生成する機械学習モデルまたは定式化アルゴリズムを用いる。例えば、ユーザＡの端末装置２０は、ユーザＤの端末装置２０よりも、送受信するデータの許容遅延時間が短いことが参照情報に示されているとする。この場合、機械学習モデルまたは定式化アルゴリズムを用いることにより、割当決定装置２６は、図１２に示されるように、ユーザＡの端末装置２０を、ユーザＤの端末装置２０よりも、時間的に早いリソースブロックに割り当てることができる。

また、割当決定装置２６は、１または複数の対象装置のうち許容遅延時間内に無線通信可能な対象装置を多くするように、割当情報を生成する機械学習モデルまたは定式化アルゴリズムを用いてもよい。

また、例えば、参照情報は、１または複数の対象装置のそれぞれにおける過去に送受信されたデータの単位時間当たりのデータ量または将来予測される単位時間当たりのデータ量を含んでいるとする。この場合、割当決定装置２６は、単位時間当たりのデータの送受信量を満たす対象装置を多くするように、割当情報を生成する機械学習モデルまたは定式化アルゴリズムを用いてもよい。また、この場合、割当決定装置２６は、過去に送受信されたデータの単位時間当たりのデータ量または将来予測される単位時間当たりのデータ量が閾値を超える対象装置について、単位時間当たりのデータの送受信量を満たすように割当情報を生成する機械学習モデルまたは定式化アルゴリズムを用いてもよい。

また、割当決定装置２６は、全体の単位時間当たりのデータの送受信量が最大となるように、割当情報を生成する機械学習モデルまたは定式化アルゴリズムを用いてもよい。

また、例えば、参照情報は、１または複数の対象装置のそれぞれにおける、過去に送受信されたデータの通信品質を含んでいるとする。この場合、割当決定装置２６は、過去に送受信されたデータの通信品質の高い対象装置を、通信品質の低い対象装置よりも、高い符号化率または高い直交変調方式に割り当てるように割当情報を生成する機械学習モデルまたは定式化アルゴリズムを用いてもよい。

より具体的には、割当決定装置２６は、過去に送受信されたデータの通信品質の高い対象装置を、通信品質の低い対象装置よりも、サブキャリア間隔が大きいリソースブロックに含まれるリソースエレメントに割り当てるように、割当情報を生成する機械学習モデルまたは定式化アルゴリズムを用いる。例えば、ユーザＣの端末装置２０は、ユーザＤの端末装置２０よりも、通信品質が高いことが参照情報に示されているとする。この場合、機械学習モデルまたは定式化アルゴリズムを用いることにより、割当決定装置２６は、図１２に示されるように、ユーザＣの端末装置２０を、ユーザＤの端末装置２０よりも、多くの本数のサブキャリアに割り当てることができる。

以上のように、割当決定装置２６は、箱詰め問題の解を解くためのアルゴリズムを用いて、割当情報を生成することができる。

図１３は、第１例に係る割当決定装置２６の構成を示す図である。第１例に係る割当決定装置２６は、機械学習モデルを用いて、割当情報を生成する。

第１例に係る割当決定装置２６は、要求取得部５２と、割当決定部５４と、設定部５６とを有する。

要求取得部５２は、制御装置３４から割当要求を取得する。要求取得部５２は、割当要求に含まれる、１または複数の対象装置を示す情報、割当可能通信ブロック（複数の割当可能リソースブロックおよび複数の割当可能リソースエレメント）を示す情報、および、参照情報を割当決定部５４に与える。また、要求取得部５２は、割当要求に含まれる第２時刻を設定部５６に与える。

割当決定部５４は、複数の機械学習モデルを含む。複数の機械学習モデルのそれぞれは、１または複数の対象装置を示す情報、複数の割当可能通信ブロックを示す情報、および、参照情報を入力して、割当情報を出力する。複数の機械学習モデルのそれぞれは、例えば予め学習されたニューラルネットワークである。

複数の機械学習モデルのそれぞれは、情報を入力してから、割当情報を出力するまでの演算時間が、他と異なる。また、複数の機械学習モデルのそれぞれは、内部の演算構造および演算アルゴリズムが他と異なっている。例えば、複数の機械学習モデルのそれぞれは、ニューラルネットワークである場合、層の数およびノード数が異なっている。従って、複数の機械学習モデルのそれぞれは、入力される情報に対して得られるべき理想的な割当情報に対する、実際に出力される割当情報の精度が異なる。

例えば、割当決定部５４は、第１機械学習モデルから、第Ｎ（Ｎは２以上の整数）機械学習モデルまでのＮ個の機械学習モデルを含むとする。この場合、例えば、第１機械学習モデルは、最も高速であるが、最も精度が低い。第Ｎ機械学習モデルは、最も精度が高いが、最も低速である。第２機械学習モデルから、第（Ｎ－１）機械学習モデルは、速度が段階的に低くなり、精度が段階的に高くなる。

このような割当決定部５４は、機械学習モデルから出力された割当情報を制御装置３４に返信する。

設定部５６は、割当要求を受け取った場合、複数の機械学習モデルのうちの、制御装置３４に第２時刻までに割当処理を実行させることが可能な返信時刻までに割当情報を出力する機械学習モデルを選択する。例えば、設定部５６は、割当要求を受け取った場合、複数の機械学習モデルのうちの、返信時刻までに割当情報する機械学習装置であって、最も精度の高い割当情報を出力する機械学習モデルを選択する。そして、設定部５６は、割当決定部５４に、選択した機械学習モデルを用いて割当情報を生成させる。

このような第１例に係る割当決定装置２６は、割当要求を取得した時刻から第２時刻までの時間が短い場合には、精度が低いが、高速に演算を実行する機械学習モデルを用いて、割当情報を生成することができる。また、このような第１例に係る割当決定装置２６は、割当要求を取得した時刻から第２時刻までの時間が長い場合には、低速に演算を実行するが、精度が高い機械学習モデルを用いて、割当情報を生成することができる。

これにより、第１例に係る割当決定装置２６は、第２時刻までに確実に割当情報を制御装置３４に返信するとともに、より精度の高い割当情報を返信することができる。

図１４は、第２例に係る割当決定装置２６の構成を示す図である。第２例に係る割当決定装置２６は、ＱＵＢＯ問題を解くことにより割当情報を生成する。

第１例に係る割当決定装置２６は、要求取得部５２と、定式化部６２と、解算出部６４と、割当情報出力部６６と、設定部５６とを有する。

第２例に係る要求取得部５２は、制御装置３４から割当要求を取得する。要求取得部５２は、割当要求に含まれる、１または複数の対象装置を示す情報、割当可能通信ブロック（複数の割当可能リソースブロックおよび複数の割当可能リソースエレメント）を示す情報、および、参照情報を定式化部６２に与える。また、要求取得部５２は、割当要求に含まれる第２時刻を設定部５６に与える。

定式化部６２は、１または複数の対象装置を示す情報、複数の割当可能通信ブロックを示す情報および参照情報に基づき、予め設計者により生成された定式化アルゴリズムに従って、ＱＵＢＯ問題における目的関数を生成する。ＱＵＢＯ問題は、複数の２値変数を含む２次関数である。複数の２値変数のうちの少なくとも一部のそれぞれは、複数のリソースエレメントの何れかに対応するとともに、１または複数の対象装置の何れかに対応し、対応する対象装置が対応するリソースエレメントに割り当てられているか否かを表す。すなわち、複数の２値変数のうちの少なくとも一部は、割当情報を表す箱詰め問題の解を表す。定式化部６２は、生成した目的関数を解算出部６４に与える。

解算出部６４は、定式化部６２により生成された目的関数を入力して、求解装置７０を用いてＱＵＢＯ問題の解を算出する。求解装置７０は、ＱＵＢＯソルバーの一例であり、目的関数を最小化するような解を算出する。求解装置７０は、割当決定装置２６に備えられていてもよいし、割当決定装置２６の外部に設けられていてもよい。

求解装置７０は、目的関数を入力してから、解を出力するまでの演算時間を、パラメータの設定を変更することにより、変更可能な装置である。例えば、求解装置７０は、演算時間を長く設定するほど、最適解に近い近似解を出力する確率が高く、演算時間を短く設定するほど、最適解から遠い近似解を出力する確率が高い装置であってもよい。

例えば、求解装置７０は、特許文献１または特許文献２に示されたＳＢ（Simulated Bifurcation）アルゴリズムを用いた装置である。ＳＢアルゴリズムを用いた求解装置７０は、終了時刻を表すパラメータＴを変更することにより、解を出力するまでの時間を変更することが可能である。なお、ＳＢアルゴリズムを用いた求解装置７０については、詳細を後述する。

割当情報出力部６６は、解算出部６４からＱＵＢＯ問題の解を取得する。割当情報出力部６６は、ＱＵＢＯ問題の解に基づき割当情報を生成する。より具体的には、割当情報出力部６６は、目的関数に含まれる複数の２値変数のうちの、箱詰め問題の解を表す一部の２値変数の解を取得し、割当情報を生成する。そして、割当情報出力部６６は、生成した割当情報を制御装置３４に返信する。

設定部５６は、割当要求を受け取った場合、第２時刻に基づき、求解装置７０における演算時間に関するパラメータを設定する。より詳しくは、設定部５６は、制御装置３４に第２時刻までに割当処理を実行させることが可能な返信時刻までに割当情報を出力するように、求解装置７０の演算時間を設定する。例えば、設定部５６は、割当要求を受け取った場合、返信時刻までに割当情報を出力可能な範囲で、最も精度の高い割当情報を出力するように、求解装置７０の演算時間を設定する。例えば、求解装置７０がＳＢアルゴリズムを用いる場合、設定部５６は、終了時刻を表すパラメータＴを設定する。

このような第２例に係る割当決定装置２６は、割当要求を取得した時刻から第２時刻までの時間が短い場合には、精度が低いが、短い時間で演算を実行するように求解装置７０を設定して、割当情報を生成することができる。また、このような第２例に係る割当決定装置２６は、割当要求を取得した時刻から第２時刻までの時間が長い場合には、長い時間で演算を実行するが、精度が高くなるように求解装置７０を設定して、割当情報を生成することができる。

これにより、第２例に係る割当決定装置２６は、第２時刻までに確実に割当情報を制御装置３４に返信するとともに、より精度の高い割当情報を返信することができる。

図１５は、第１変形例に係る通信システム１０の構成を示す図である。通信システム１０は、例えば図１５に示すような構成であってもよい。すなわち、割当決定装置２６は、複数の基地局２４に接続されてもよい。この場合、割当決定装置２６は、複数の基地局２４から割当要求を受け付ける。そして、割当決定装置２６は、割当要求を受け取ったことに応じて割当情報を生成し、生成した割当情報を、割当要求を送信した基地局２４に返信する。

図１６は、第２変形例に係る通信システム１０の構成を示す図である。通信システム１０は、例えば図１６に示すような構成であってもよい。すなわち、割当決定装置２６は、コアネットワーク２２に接続される。この場合、１または複数の基地局２４のそれぞれは、割当要求をコアネットワーク２２を介して割当決定装置２６に出力する。そして、割当決定装置２６は、割当要求を受け取ったことに応じて割当情報を生成し、生成した割当情報をコアネットワーク２２を介して、割当要求を出力した基地局２４に返信する。

図１７は、第３変形例に係る通信システム１０の構成を示す図である。通信システム１０は、例えば図１７に示すような構成であってもよい。すなわち、通信システム１０は、中継装置８０をさらに備えてもよい。第３変形例の中継装置８０は、基地局２４と割当決定装置２６との間の情報の送受信を中継する。さらに、中継装置８０は、割当情報を生成するために必要となる参照情報の一部をコアネットワーク２２から取得する。この場合、基地局２４は、割当要求を中継装置８０を介して割当決定装置２６に出力する。そして、中継装置８０は、割当要求を受け取ったことに応じて、参照情報に含める一部の情報をコアネットワーク２２から取得し、取得した情報を割当要求に含め、割当決定装置２６に転送する。そして、割当決定装置２６は、割当要求を受け取ったことに応じて割当情報を生成し、生成した割当情報を中継装置８０を介して、基地局２４に返信する。

図１８は、第４変形例に係る通信システム１０の構成を示す図である。通信システム１０は、例えば図１８に示すような構成であってもよい。すなわち、通信システム１０は、中継装置８０をさらに備えてもよい。第４変形例の中継装置８０は、複数の基地局２４のそれぞれと、割当決定装置２６との間の情報の送受信を中継する。この場合、複数の基地局２４のそれぞれは、割当要求を中継装置８０を介して割当決定装置２６に出力する。そして、割当決定装置２６は、割当要求を受け取ったことに応じて割当情報を生成し、生成した割当情報を中継装置８０を介して、割当要求を出力した基地局２４に返信する。

図１９は、第５変形例に係る通信システム１０の構成を示す図である。通信システム１０は、例えば図１９に示すような構成であってもよい。すなわち、通信システム１０は、複数の中継装置８０をさらに備えてもよい。また、通信システム１０は、複数の中継装置８０に一対一に対応した複数の割当決定装置２６を備える。第５変形例の中継装置８０は、対応する複数の基地局２４のそれぞれと、対応する割当決定装置２６との間の情報の送受信を中継する。この場合、複数の基地局２４のそれぞれは、割当要求を、対応する中継装置８０を介して、対応する割当決定装置２６に出力する。そして、割当決定装置２６は、割当要求を受け取ったことに応じて割当情報を生成し、生成した割当情報を、対応する中継装置８０を介して、割当要求を出力した基地局２４に返信する。

（ＳＢアルゴリズムを用いた求解装置７０）
つぎに、ＳＢアルゴリズムを実行する求解装置７０について説明する。

求解装置７０の説明の前提として、まず、イジング問題およびＱＵＢＯ問題について説明する。

イジング問題を解くために使われる装置の一例として、イジングマシンが挙げられる。イジングマシンは、イジングモデルの基底状態のエネルギーを計算する。これまで、イジングモデルは、主に強磁性体や相転移現象のモデルとして使われることが多かった。しかし、近年、イジングモデルは、ＱＵＢＯ問題を解くためのモデルとしての利用が増えている。式（１）は、イジングモデルのエネルギーを示す。

ｓ_ｉ、ｓ_ｊはスピンを表す。スピンは、＋１または－１の何れかの値をとる２値変数である。ｓ_ｉは、ｉ番目のスピンを表す。ｓ_ｊは、ｊ番目のスピンを表す。ｉおよびｊは、１以上、Ｎ以下の整数である。Ｎは、スピンの数を表し、２以上の整数である。ｈ_ｉは、ｉ番目のスピンに作用する局所磁場を表す。Ｊは、２つのスピン間に作用する力を表す結合係数の行列である。Ｊは、対角成分が０である実対称行列である。Ｊ_ｉｊは、Ｊのｉ行ｊ列の要素を表す。つまり、Ｊ_ｉｊは、ｉ番目のスピンと、ｊ番目のスピンとの間に作用する力を表す結合係数である。

イジングマシンは、式（１）により表されるエネルギーＥ_{Ｉｓｉｎｇ}を目的関数とし、エネルギーＥ_{Ｉｓｉｎｇ}を可能な限り小さくする解を算出する。エネルギーＥ_{Ｉｓｉｎｇ}が最小値となるイジングモデルの解（ｓ_１、ｓ_２、・・・、ｓ_Ｎ）は、最適解と呼ばれる。ただし、イジングモデルの解は、最適解ではなく、エネルギーＥ_{Ｉｓｉｎｇ}が最小値に近い近似解であってもよい。すなわち、イジング問題は、最適解のみならず、近似解を算出する問題であってもよい。

また、ＱＵＢＯ問題は、０または１の何れかの値をとる２値変数の２次関数を目的関数とする。０または１の何れかの値をとる２値変数は、（１＋ｓ_ｉ）／２の演算を用いることにより、ｓ_ｉに変換される。つまり、ＱＵＢＯ問題は、式（１）で表されるイジング問題と等価であるといえる。従って、ＱＵＢＯ問題は、イジング問題に変換し、イジングマシンにより解を算出することが可能である。

特許文献１および特許文献２には、ＱＵＢＯ問題を解くためのアルゴリズムとして、ＳＢアルゴリズムが提案されている。ＳＢアルゴリズムは、イジングモデルを用いて、デジタルコンピュータによって、規模の大きいＱＵＢＯ問題を高速に解くことが可能である。ＳＢアルゴリズムは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マイクロプロセッサ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、または、これらの組合せの回路等の電子回路によっても、規模の大きいＱＵＢＯ問題を高速に解くことが可能である。

つぎに、ＳＢアルゴリズムについて説明する。

ＳＢアルゴリズムは、それぞれがＮ個の要素に対応する変数ｘ_ｉおよび変数ｙ_ｉを用いる。変数ｘ_ｉを第１変数、変数ｙ_ｉを第２変数と呼ぶ場合もある。ＳＢアルゴリズムにおいて、Ｎ個の要素のそれぞれは、仮想的な粒子を表す。Ｎ個の要素は、イジング問題のＮ個のスピンに対応する。従って、Ｎ個の要素は、ＱＵＢＯ問題のＮ個の２値変数に対応する。変数ｘ_ｉおよび変数ｙ_ｉは、何れも、実数で表される連続変数である。変数ｘ_ｉは、Ｎ個の粒子のうちのｉ番目の粒子の位置を表す。変数ｙ_ｉは、ｉ番目の粒子の運動量を表す。Ｎは、２以上の整数である。ｉは、１以上、Ｎ以下の整数を表し、Ｎ個の要素のそれぞれを特定するインデックスを表す。

ＳＢアルゴリズムは、それぞれＮ個ある変数ｘ_ｉおよび変数ｙ_ｉについて、下記の式（２）の連立常微分方程式を数値的に解く。

Ｈは、下記の式（３）のハミルトニアンである。

係数Ｄは、予め定められた定数であり、離調（ｄｅｔｕｎｉｎｇ）に相当する。係数ｐ（ｔ）は、ポンピング振幅（ｐｕｍｐｉｎｇ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）に相当し、ＳＢアルゴリズムの計算時に更新回数に応じて値が単調増加する。ｔは、時刻を表す変数である。係数ｐ（ｔ）の初期値は０に設定されていてもよい。係数Ｋは、予め定められた定数であって、正のカー係数（Ｋｅｒｒ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）に相当する。なお、係数Ｋは、０であってもよい。

ｆ_ｉは、外力を表し、下記の式（４）で表される。

式（４）のｚ_ｉは、式（３）の中の小カッコの内の数式を変数ｘ_ｉで偏微分した式である。式（３）の中の小カッコの内の数式は、イジングモデルのエネルギーＥ_{Ｉｓｉｎｇ}に対応する。

ｃは、係数である。ｃは、例えば、計算を実行する前に予め定められる定数であってもよい。また、α（ｔ）は、ｐ（ｔ）とともに増加する係数である。

そして、ＳＢアルゴリズムは、ｐ（ｔ）の値を初期値（例えば、０）から所定の値まで増加させた後における変数ｘ_ｉの符号に基づき、スピンｓ_ｉの値を算出する。ＳＢアルゴリズムは、例えば、ｘ_ｉ＞０の場合にｓｇｎ（ｘ_ｉ）＝１、ｘ_ｉ＜０の場合にｓｇｎ（ｘ_ｉ）＝－１となる符号関数を用いて、スピンｓ_ｉの値を算出する。

ＳＢアルゴリズムは、シンプレクティック・オイラー法を用いて、式（２）、式（３）および式（４）によって与えられる微分方程式を解く。

ここで、シンプレクティック・オイラー法を使う場合、式（２）、式（３）および式（４）によって与えられる微分方程式は、式（５）または式（６）に示すような、離散的な漸化式に書き換えられる。

ｔは、時刻を表す。Δｔは、単位時間（時間ステップ、時間刻み幅）を表す。

ＳＢアルゴリズムを実行する場合、デジタルコンピュータまたはＦＰＧＡ等の電子回路は、式（５）または式（６）のアルゴリズムに基づき、それぞれＮ個ある変数ｘ_ｉおよび変数ｙ_ｉを初期時刻から単位時間毎に順次に、且つ、変数ｘ_ｉと変数ｙ_ｉとを交互に、更新する。そして、デジタルコンピュータまたはＦＰＧＡ等の電子回路は、終了時刻におけるＮ個の変数ｘ_ｉの値を、符号関数を用いて２値化して、Ｎ個のスピンの値を出力する。

なお、式（５）および式（６）は、微分方程式との対応関係を示すために、時刻ｔおよび単位時間Δｔを用いて表されている。ただし、シンプレクティック・オイラー法をデジタルコンピュータまたはＦＰＧＡ等の電子回路で実行する場合、式（５）および式（６）を演算するためのアルゴリズムは、明示的なパラメータとして時刻ｔおよび単位時間Δｔを含まなくてよい。例えば、単位時間Δｔを１とする場合、式（５）および式（６）を演算するためのアルゴリズムは、単位時間Δｔを含まなくてよい。例えば、明示的なパラメータとして時刻ｔを含まない場合、式（５）および式（６）を演算するアルゴリズムは、ｘ_ｉ（ｔ＋Δｔ）をｘ_ｉ（ｔ）の更新後の値として処理を実行する。すなわち、式（５）および式（６）を演算するアルゴリズムは、“ｔ”を更新前の変数を特定するパラメータ、“ｔ＋Δｔ”を更新後の変数を特定するパラメータとして処理を実行する。

図２０は、ＳＢアルゴリズムを実行する求解装置７０の機能構成を示す図である。

求解装置７０は、図２０に示すように、機能構成として、入力部１１２と、更新部１１４と、出力部１１６とを備える。

入力部１１２は、ＱＵＢＯ問題の目的関数を定義するための情報（例えば、Ｎ、Ｊ、ｈ）、および、ＳＢアルゴリズムを実行するために必要な係数を表す情報（例えば、Ｄ、ｃ、Δｔ、Ｔ、ｐ（ｔ）、α（ｔ））を外部装置から受け取る。

なお、Ｔは、終了時刻を表す。本実施形態において、入力部１１２は、終了時刻を表すＴを設定部５６から受け取る。

更新部１１４は、ＳＢアルゴリズムを用いて、第１変数（ｘ_ｉ）および第２変数（ｙ_ｉ）が対応付けられた複数の要素のそれぞれについて、初期時刻（ｔ＝０）から終了時刻（ｔ＝Ｔ）まで単位時間（Δｔ）毎に順次に、第１変数（ｘ_ｉ）および第２変数（ｙ_ｉ）を交互に更新する。

出力部１１６は、終了時刻（ｔ＝Ｔ）における複数の要素のそれぞれの第１変数（ｘ_ｉ）に基づき、ＱＵＢＯ問題の解を出力する。例えば、出力部１１６は、終了時刻における複数の要素のそれぞれについて、第１変数（ｘ_ｉ）を予め設定された閾値により２値化した２値変数の値を算出する。そして、出力部１１６は、算出した複数の２値変数の値をＱＵＢＯ問題の解として出力する。

ここで、複数の要素は、ＱＵＢＯ問題の複数の２値変数に対応する。また、第１変数（ｘ_ｉ）および第２変数（ｙ_ｉ）のそれぞれは、実数により表される。

そして、単位時間毎の更新処理において、更新部１１４は、複数の要素のそれぞれについて、第１変数（ｘ_ｉ）を第２変数（ｙ_ｉ）に基づき更新する。また、単位時間毎の更新処理において、更新部１１４は、複数の要素のそれぞれについて、第２変数（ｙ_ｉ）を第１変数（ｘ_ｉ）に基づき更新する。

例えば、単位時間毎の更新処理において、更新部１１４は、複数の要素のそれぞれについて、第１変数（ｘ_ｉ）を更新した後に第２変数（ｙ_ｉ）を更新する。これに代えて、単位時間毎の更新処理において、更新部１１４は、複数の要素のそれぞれについて、第２変数（ｙ_ｉ）を更新した後に第１変数（ｘ_ｉ）を更新してもよい。

図２１は、更新部１１４の処理の流れの第１例を示すフローチャートである。更新部１１４は、例えば、図２１に示す流れで処理を実行する。

まず、Ｓ１０１において、更新部１１４は、ＱＵＢＯ問題を解くためのパラメータを設定する。具体的には、更新部１１４は、Ｎ×Ｎ個の結合係数を含む行列であるＪ、および、Ｎ個の局所磁場を表す局所磁場係数を含む配列であるｈを設定する。さらに、更新部１１４は、係数であるＤ、係数であるｃ、単位時間を表すΔｔ、終了時刻を表すＴ、関数であるｐ（ｔ）、および、関数であるα（ｔ）を設定する。ｐ（ｔ）およびα（ｔ）は、ｔ＝初期時刻（例えば０）で０、ｔ＝終了時刻（Ｔ）で１となる増加関数である。更新部１１４は、Ｊ、ｈを入力部１１２からの受け取った情報に応じて設定する。更新部１１４は、Ｄ、ｃ、Δｔ、ｐ（ｔ）およびα（ｔ）を、入力部１１２から受け取った値に応じて設定してもよいし、予め決定されており変更できない値を設定してもよい。なお、本実施形態において、Ｔは、設定部５６から設定された第２時刻に応じて定まる値であり、ＱＵＢＯ問題を実行する毎に変更される。

続いて、Ｓ１０２において、更新部１１４は、変数を初期化する。具体的には、更新部１１４は、時刻を表す変数であるｔを初期時刻（例えば、０）に初期化する。さらに、更新部１１４は、Ｎ個の第１変数（ｘ_１（ｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ））のそれぞれおよびＮ個の第２変数（ｙ_１（ｔ）～ｙ_Ｎ（ｔ））のそれぞれに、ユーザから受け取った初期値、予め定められた固定値、または、乱数を代入する。

続いて、更新部１１４は、Ｓ１０３とＳ１１４との間のループ処理を、ｔがＴより大きくなるまで繰り返す。１回のループ処理において、更新部１１４は、対象時刻（ｔ＋Δｔ）におけるＮ個の第１変数（ｘ_１（ｔ＋Δｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ＋Δｔ））を、直前時刻（ｔ）におけるＮ個の第１変数（ｘ_１（ｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ））、および、直前時刻（ｔ）におけるＮ個の第２変数（ｙ_１（ｔ）～ｙ_Ｎ（ｔ））に基づき算出する。また、１回のループ処理において、更新部１１４は、対象時刻（ｔ＋Δｔ）におけるＮ個の第２変数（ｙ_１（ｔ＋Δｔ）～ｙ_Ｎ（ｔ＋Δｔ））を、対象時刻（ｔ＋Δｔ）におけるＮ個の第１変数（ｘ_１（ｔ＋Δｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ＋Δｔ））および直前時刻（ｔ）におけるＮ個の第２変数（ｙ_１（ｔ）～ｙ_Ｎ（ｔ））に基づき算出する。

なお、直前時刻（ｔ）は、対象時刻（ｔ＋Δｔ）より単位時間（Δｔ）前の時刻である。すなわち、更新部１１４は、Ｓ１０３とＳ１１４との間のループ処理を繰り返すことにより、Ｎ個の第１変数（ｘ_１（ｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ））およびＮ個の第２変数（ｙ_１（ｔ）～ｙ_Ｎ（ｔ））を、初期時刻（ｔ＝０）から終了時刻（ｔ＝Ｔ）まで単位時間（Δｔ）毎に順次に更新する。

続いて、更新部１１４は、Ｓ１０４とＳ１０６との間のループ処理を、ｉ＝１からｉ＝Ｎまでｉを１ずつインクリメントしながら繰り返す。ｉは、１からＮまでの整数であり、Ｎ個の要素のうちの処理対象を表すインデックスである。Ｎ個の要素のそれぞれは、第１変数（ｘ_ｉ（ｔ））および第２変数（ｙ_ｉ（ｔ））が対応付けられる。Ｓ１０４とＳ１０６との間のループ処理において、更新部１１４は、Ｎ個の要素のうちのｉ番目の要素を、対象要素として処理を実行する。

Ｓ１０５において、更新部１１４は、対象要素の対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（ｔ＋Δｔ））を、対象要素の直前時刻（ｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（ｔ））に、対象要素の直前時刻（ｔ）における第２変数（ｙ_ｉ（ｔ））と予め定められた定数（Ｄ）と単位時間（Δｔ）とを乗算した値を加算することにより算出する。具体的には、更新部１１４は、式（７）を算出する。

すなわち、更新部１１４は、Ｎ個の要素のそれぞれについて、対象要素の対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（ｔ＋Δｔ））を、対象要素の直前時刻（ｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（ｔ））と、対象要素の直前時刻（ｔ）における第２変数（ｙ_ｉ（ｔ））とに基づき更新する。

更新部１１４は、Ｓ１０４とＳ１０６との間のループ処理をＮ回実行した場合、処理をＳ１０７に進める。

続いて、更新部１１４は、Ｓ１０７とＳ１１２との間のループ処理を、ｉ＝１からｉ＝Ｎまでｉを１ずつインクリメントしながら繰り返す。

Ｓ１０８において、更新部１１４は、Ｎ個の要素のそれぞれの対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第１変数（ｘ_１（ｔ＋Δｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ＋Δｔ））と、対象要素とＮ個の要素のそれぞれとの組毎にＱＵＢＯ問題により予め定められる作用係数と、に基づき更新値（ｚ_ｉ（ｔ＋Δｔ））を算出する。作用係数は、Ｊに含まれる結合係数およびｈに含まれる局所磁場係数である。具体的には、更新部１１４は、式（８）を算出する。

続いて、Ｓ１０９において、更新部１１４は、更新値（ｚ_ｉ（ｔ＋Δｔ））に、係数（ｃ）と－１とを乗算することにより、外力（ｆ_ｉ（ｔ＋Δｔ））を算出する。具体的には、更新部１１４は、式（９）を算出する。

続いて、Ｓ１１０において、更新部１１４は、時間経過に従って増加する関数であるｐ（ｔ＋Δｔ）に基づき定まる値に、対象要素の対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第１変数（ｘ_１（ｔ＋Δｔ））を乗算した時間発展値（ｇ_ｉ（ｔ＋Δｔ））を算出する。具体的には、更新部１１４は、式（１０）を算出する。

続いて、Ｓ１１１において、更新部１１４は、対象要素の対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第２変数（ｙ_ｉ（ｔ＋Δ））を、対象要素の直前時刻（ｔ）における第２変数（ｙ_ｉ（ｔ））に、時間発展値（ｇ_ｉ（ｔ＋Δｔ））と外力（ｆ_ｉ（ｔ＋Δｔ））とを加算した値に単位時間（Δｔ）を乗算した値を、加算することにより、算出する。具体的には、更新部１１４は、式（１１）を算出する。

更新部１１４は、以上のようなＳ１０７とＳ１１２との間のループ処理をＮ回実行することにより、Ｎ個の要素のそれぞれについて、対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第２変数（ｙ_ｉ（ｔ＋Δｔ））を、対象時刻（ｔ＋Δｔ）におけるＮ個の第１変数（ｘ_１（ｔ＋Δｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ＋Δｔ））と、対象要素の直前時刻（ｔ）におけるに第２変数（ｙ_ｉ（ｔ））とに基づき更新する。

更新部１１４は、Ｓ１０７とＳ１１２との間のループ処理をＮ回実行した場合、処理をＳ１１３に進める。

Ｓ１１３において、更新部１１４は、直前時刻（ｔ）および対象時刻（ｔ＋Δｔ）のそれぞれに単位時間（Δｔ）を加算して、直前時刻（ｔ）および対象時刻（ｔ＋Δｔ）を更新する。Ｓ１１４において、更新部１１４は、Ｓ１０４からＳ１１３までの処理を、ｔが終了時刻（Ｔ）を超えるまで繰り返す。そして、更新部１１４は、ｔが終了時刻（Ｔ）より大きくなった場合、本フローを終了する。

そして、出力部１１６は、Ｎ個の要素のそれぞれについて、終了時刻（ｔ＝Ｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（Ｔ））の符号に応じて、対応するスピンの値を算出する。例えば、出力部１１６は、終了時刻（ｔ＝Ｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（Ｔ））の符号が負である場合、対応するスピンを－１とし、正である場合、対応するスピンを＋１とする。そして、出力部１１６は、算出した複数のスピンの値、または、算出した複数のスピンの値を２値変数に変換した値をＱＵＢＯ問題の解として出力する。

以上のＳ１０１～Ｓ１１４の処理を実行することにより、更新部１１４は、ＳＢアルゴリズムに従った演算を実行して、終了時刻（ｔ＝Ｔ）におけるＮ個の第１変数（ｘ_１（ｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ））およびＮ個の第２変数（ｙ_１（ｔ）～ｙ_Ｎ（ｔ））を算出することができる。

図２２は、更新部１１４の処理の流れの第２例を示すフローチャートである。更新部１１４は、ＳＢアルゴリズムを用いてＱＵＢＯ問題を解く場合、図２１に示す流れに代えて、図２２に示す流れで処理を実行してもよい。

まず、Ｓ２０１およびＳ２０２において、更新部１１４は、図２１に示す第１例のＳ１０１およびＳ１０２と同一の処理を実行する。

続いて、更新部１１４は、Ｓ２０３とＳ２１４との間のループ処理を、ｔがＴより大きくなるまで繰り返す。１回のループ処理において、更新部１１４は、対象時刻（ｔ＋Δｔ）におけるＮ個の第２変数（ｙ_１（ｔ＋Δｔ）～ｙ_Ｎ（ｔ＋Δｔ））を、直前時刻（ｔ）におけるＮ個の第１変数（ｘ_１（ｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ））および直前時刻（ｔ）におけるＮ個の第２変数（ｙ_１（ｔ）～ｙ_Ｎ（ｔ））に基づき算出する。また、１回のループ処理において、更新部１１４は、対象時刻（ｔ＋Δｔ）におけるＮ個の第１変数（ｘ_１（ｔ＋Δｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ＋Δｔ））を、直前時刻（ｔ）におけるＮ個の第１変数（ｘ_１（ｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ））、および、対象時刻（ｔ＋Δｔ）におけるＮ個の第２変数（ｙ_１（ｔ＋Δｔ）～ｙ_Ｎ（ｔ＋Δｔ））に基づき算出する。

続いて、更新部１１４は、Ｓ２０４とＳ２０９との間のループ処理を、ｉ＝１からｉ＝Ｎまでｉを１ずつインクリメントしながら繰り返す。Ｓ２０４とＳ２０９との間のループ処理において、更新部１１４は、Ｎ個の要素のうちのｉ番目の要素を、対象要素として処理を実行する。

Ｓ２０５において、更新部１１４は、Ｎ個の要素のそれぞれの直前時刻（ｔ）における第１変数（ｘ_１（ｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ））と、対象要素とＮ個の要素のそれぞれとの組毎にＱＵＢＯ問題により予め定められる作用係数と、に基づき更新値（ｚ_ｉ（ｔ））を算出する。具体的には、更新部１１４は、式（１２）を算出する。

続いて、Ｓ２０６において、更新部１１４は、更新値（ｚ_ｉ（ｔ））に、係数（ｃ）と－１とを乗算することにより、外力（ｆ_ｉ（ｔ））を算出する。具体的には、更新部１１４は、式（１３）を算出する。

続いて、Ｓ２０７において、更新部１１４は、時間経過に従って増加する関数であるｐ（ｔ）に基づき定まる値に、対象要素の直前時刻（ｔ）における第１変数（ｘ_１（ｔ））を乗算した時間発展値（ｇ_ｉ（ｔ））を算出する。具体的には、更新部１１４は、式（１４）を算出する。

続いて、Ｓ２０８において、更新部１１４は、対象要素の対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第２変数（ｙ_ｉ（ｔ＋Δ））を、対象要素の直前時刻（ｔ）における第２変数（ｙ_ｉ（ｔ））に、時間発展値（ｇ_ｉ（ｔ））と外力（ｆ_ｉ（ｔ））とを加算した値に単位時間（Δｔ）を乗算した値を、加算することにより、算出する。具体的には、更新部１１４は、式（１５）を算出する。

更新部１１４は、以上のようなＳ２０４とＳ２０９との間のループ処理をＮ回実行することにより、Ｎ個の要素のそれぞれについて、対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第２変数（ｙ_ｉ（ｔ＋Δｔ））を、直前時刻（ｔ）におけるＮ個の第１変数（ｘ_１（ｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ））と、対象要素の直前時刻（ｔ）におけるに第２変数（ｙ_ｉ（ｔ））とに基づき更新する。

更新部１１４は、Ｓ２０４とＳ２０９との間のループ処理をＮ回実行した場合、処理をＳ２１０に進める。

続いて、更新部１１４は、Ｓ２１０とＳ２１２との間のループ処理を、ｉ＝１からｉ＝Ｎまでｉを１ずつインクリメントしながら繰り返す。

Ｓ２１１において、更新部１１４は、対象要素の対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（ｔ＋Δｔ））を、対象要素の直前時刻（ｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（ｔ））に、対象要素の対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第２変数（ｙ_ｉ（ｔ＋Δｔ））と予め定められた定数（Ｄ）と単位時間（Δｔ）とを乗算した値を加算することにより算出する。具体的には、更新部１１４は、式（１６）を算出する。

すなわち、更新部１１４は、Ｎ個の要素のそれぞれについて、対象要素の対象時刻（ｔ＋Δｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（ｔ＋Δｔ））を、対象要素の直前時刻（ｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（ｔ））と、対象要素の直前時刻（ｔ）における第２変数（ｙ_ｉ（ｔ））とに基づき更新する。

更新部１１４は、Ｓ２１０とＳ２１２との間のループ処理をＮ回実行した場合、処理をＳ２１３に進める。

Ｓ２１３において、更新部１１４は、直前時刻（ｔ）および対象時刻（ｔ＋Δｔ）のそれぞれに単位時間（Δｔ）を加算して、直前時刻（ｔ）および対象時刻（ｔ＋Δｔ）を更新する。Ｓ２１４において、更新部１１４は、Ｓ２１０からＳ２１３までの処理を、ｔが終了時刻（Ｔ）を超えるまで繰り返す。そして、更新部１１４は、ｔが終了時刻（Ｔ）より大きくなった場合、本フローを終了する。

そして、出力部１１６は、Ｎ個の要素のそれぞれについて、終了時刻（ｔ＝Ｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（Ｔ））の符号に応じて、対応するスピンの値を算出する。例えば、出力部１１６は、終了時刻（ｔ＝Ｔ）における第１変数（ｘ_ｉ（Ｔ））の符号が負である場合、対応するスピンを－１とし、正である場合、対応するスピンを＋１とする。そして、出力部１１６は、算出した複数のスピンの値、または、算出した複数のスピンの値を２値変数に変換した値をＱＵＢＯ問題の解として出力する。

以上のＳ２０１～Ｓ２１４の処理を実行することにより、更新部１１４は、ＳＢアルゴリズムに従った演算を実行して、終了時刻（ｔ＝Ｔ）におけるＮ個の第１変数（ｘ_１（ｔ）～ｘ_Ｎ（ｔ））およびＮ個の第２変数（ｙ_１（ｔ）～ｙ_Ｎ（ｔ））を算出することができる。

（ハードウェア構成）
図２３は、制御装置３４のハードウェア構成の一例を示す図である。制御装置３４は、例えば図２３に示すようなハードウェア構成のコンピュータにより実現される。制御装置３４は、ＣＰＵ３０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０３と、記憶装置３０４と、通信インタフェース装置３０５とを備える。そして、これらの各部は、バスにより接続される。

ＣＰＵ３０１は、プログラムに従って演算処理および制御処理等を実行するプロセッサである。ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０２の所定領域を作業領域として、ＲＯＭ３０３および記憶装置３０４等に記憶されたプログラムとの協働により各種処理を実行する。

ＲＡＭ３０２は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）等のメモリである。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１の作業領域として機能する。ＲＯＭ３０３は、プログラムおよび各種情報を書き換え不可能に記憶するメモリである。

記憶装置３０４は、フラッシュメモリ等の半導体による記憶媒体、または、磁気的若しくは光学的に記録可能な記憶媒体等にデータを書き込みおよび読み出しをする装置である。記憶装置３０４は、ＣＰＵ３０１からの制御に応じて、記憶媒体にデータの書き込みおよび読み出しをする。通信インタフェース装置３０５は、ＣＰＵ３０１からの制御に応じて外部の機器とネットワークを介して通信する。

コンピュータで実行されるプログラムは、コンピュータを、通信装置３２を制御する制御装置３４として機能させる。このプログラムは、ＣＰＵ３０１（プロセッサ）によりＲＡＭ３０２上に展開して実行される。

また、コンピュータで実行されるプログラムは、コンピュータにインストール可能な形式または実行可能な形式のファイルで、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、このプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、このプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、制御装置３４で実行されるプログラムを、ＲＯＭ３０３等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０ 通信システム
２０ 端末装置
２２ コアネットワーク
２４ 基地局
２６ 割当決定装置
３２ 通信装置
３４ 制御装置
５２ 要求取得部
５４ 割当決定部
５６ 設定部
６２ 定式化部
６４ 解算出部
６６ 割当情報出力部
７０ 求解装置
８０ 中継装置
１１２ 入力部
１１４ 更新部
１１６ 出力部

Claims (18)

1. サブキャリア間隔を変更可能な無線通信システムであって、
   前記無線通信システムは、
   複数の端末装置のそれぞれと無線通信する通信装置と、
   前記複数の端末装置および前記通信装置における無線通信を制御する制御装置と、
   前記複数の端末装置の少なくとも１つに対する、周波数方向の位置および時間方向の位置により特定される複数の通信ブロックのうちの何れの通信ブロックにより無線通信するかを示す割当情報を生成する割当決定装置と、
   を備え、
   前記制御装置は、
   前記複数の端末装置の少なくとも１つに前記複数の通信ブロックの何れかを割り当てる割当処理を実行する割当時刻を決定し、
   前記複数の端末装置の少なくとも１つを示す情報、前記複数の端末装置の少なくとも１つの通信に関する参照情報、および、前記割当時刻に関する情報を含む割当要求を、前記割当決定装置に出力し、
   前記割当決定装置は、前記参照情報に基づき、前記複数の端末装置の少なくとも１つに関する前記割当情報を、前記割当時刻よりも前の返信時刻までに前記制御装置に出力し、
   前記制御装置は、前記割当情報に基づき前記割当時刻以前に前記割当処理を実行する
   無線通信システム。
2. 前記割当決定装置は、演算時間が長いほど最適解に近い近似解を出力する確率が高い、
   請求項１に記載の無線通信システム。
3. 前記制御装置は、前記割当情報に対応する前記複数の端末装置の少なくとも１つの、無線通信の許容遅延時間に応じて、前記割当時刻を決定する
   請求項１に記載の無線通信システム。
4. 前記複数の通信ブロックのそれぞれは、１本のサブキャリアおよび１個のＯＦＤＭシンボルにより構成されるリソースエレメントである
   請求項１から３の何れか１項に記載の無線通信システム。
5. 前記制御装置は、
   所定本のサブキャリア、および、前記割当時刻より後における所定個のＯＦＤＭシンボルを含む割当範囲のうち、前記複数の端末装置が割り当て済みの割当済通信ブロックを除く一部の通信ブロックである割当可能通信ブロックを示す情報をさらに含む前記割当要求を、前記割当決定装置に出力する
   請求項１から４の何れか１項に記載の無線通信システム。
6. 前記無線通信システムは、所定本のサブキャリアおよび所定個のＯＦＤＭシンボルにより構成されるリソースブロックの単位で、サブキャリア間隔を変更可能であり、
   前記割当決定装置は、前記割当範囲に含まれる１または複数のリソースブロックのそれぞれのサブキャリア間隔をさらに示す前記割当情報を生成し、
   前記制御装置は、前記割当範囲に含まれる前記１または複数のリソースブロックのそれぞれを、前記割当情報に示されたサブキャリア間隔で、前記複数の端末装置および前記通信装置に無線通信させる
   請求項５に記載の無線通信システム。
7. 前記割当決定装置は、前記複数の通信ブロックのそれぞれについての、直交変調方式、符号化率および送信電力の少なくとも１つをさらに示す前記割当情報を生成し、
   前記制御装置は、前記割当情報に示された前記直交変調方式、前記送信電力および前記符号化率により、前記複数の端末装置および前記通信装置に無線通信させる
   請求項１から６の何れか１項に記載の無線通信システム。
8. 前記通信装置は、Ｍａｓｓｉｖｅ ＭＩＭＯ（multiple-input and multiple-output）方式を用いて、複数の端末装置のそれぞれとの間で無線通信し、
   前記割当決定装置は、前記複数の通信ブロックのそれぞれについての、前記ＭＩＭＯ方式における伝搬チャネル行列をさらに示す前記割当情報を生成し、
   前記制御装置は、前記複数の通信ブロックのそれぞれにおいて、前記複数の端末装置および前記通信装置に前記伝搬チャネル行列により表される電波により無線通信させる
   請求項１から７の何れか１項に記載の無線通信システム。
9. 前記参照情報は、前記複数の端末装置の少なくとも１つの無線通信の許容遅延時間を含み、
   前記割当決定装置は、前記許容遅延時間が短い端末装置を、前記許容遅延時間が長い端末装置よりも早い時刻において無線通信が完了する通信ブロックに割り当てる
   請求項１から８の何れか１項に記載の無線通信システム。
10. 前記割当決定装置は、前記複数の端末装置の少なくとも１つのうち許容遅延時間内に無線通信可能な端末装置を多くするように、前記割当情報を生成する
    請求項１から９の何れか１項に記載の無線通信システム。
11. 前記参照情報は、前記複数の端末装置の少なくとも１つにおける、過去に送受信されたデータの通信品質を含み、
    前記割当決定装置は、前記通信品質の高い対象装置を、前記通信品質の低い対象装置よりも、高い符号化率または、多値数が高い直交変調方式に割り当てる
    請求項７に記載の無線通信システム。
12. 前記割当決定装置は、前記複数の端末装置の少なくとも１つを示す情報、前記複数の通信ブロックを示す情報、および、前記参照情報を入力して、前記割当情報を出力する複数の機械学習モデルを含み、
    前記複数の機械学習モデルのそれぞれは、情報を入力してから前記割当情報を出力するまでの演算時間が他と異なり、
    前記割当決定装置は、前記割当要求を受け取った場合、前記複数の機械学習モデルのうちの、前記返信時刻までに前記割当情報を出力可能な機械学習モデルを用いて前記割当情報を生成させる
    請求項１から１１の何れか１項に記載の無線通信システム。
13. 前記割当決定装置は、
    複数の２値変数を含む２次関数を目的関数とするＱＵＢＯ（Quadratic unconstrained binary optimization）問題における、前記目的関数を生成する定式化部と、
    前記ＱＵＢＯ問題を解く求解装置を用いて前記ＱＵＢＯ問題の解を算出する解算出部と、
    前記ＱＵＢＯ問題の解に基づき前記割当情報を生成し、生成した前記割当情報を出力する割当情報出力部と、
    設定部と、
    を有し、
    前記目的関数に含まれる複数の２値変数のうちの少なくとも一部のそれぞれは、前記複数の通信ブロックの何れかに対応するとともに前記複数の端末装置の少なくとも１つに対応し、対応する端末装置が対応する通信ブロックに割り当てられているか否かを表し、
    前記設定部は、前記割当時刻に基づき、前記求解装置における演算時間に関するパラメータを設定する
    請求項１から１１の何れか１項に記載の無線通信システム。
14. 前記求解装置は、
    第１変数および第２変数が対応付けられた複数の要素のそれぞれについて、初期時刻から終了時刻まで単位時間毎に順次に、前記第１変数および前記第２変数を交互に更新する更新部と、
    前記終了時刻における前記複数の要素のそれぞれの前記第１変数に基づき前記ＱＵＢＯ問題の解を出力する出力部と、
    を備え、
    前記複数の要素は、前記複数の２値変数に対応し、
    前記第１変数および前記第２変数のそれぞれは、実数により表され、
    前記単位時間毎の更新処理において、前記更新部は、
    前記複数の要素のそれぞれについて、前記第１変数を前記第２変数に基づき更新し、
    前記複数の要素のそれぞれについて、前記第２変数を前記第１変数に基づき更新し、
    前記出力部は、
    前記終了時刻における前記複数の要素のそれぞれについて、前記第１変数を予め設定された閾値により２値化した２値変数の値を算出し、
    算出した前記複数の２値変数の値を前記ＱＵＢＯ問題の解として出力し、
    前記設定部は、
    前記割当時刻に基づき、前記終了時刻を設定する
    請求項１３に記載の無線通信システム。
15. 前記割当決定装置は、前記返信時刻までに前記割当情報を出力可能なように、前記割当時刻に基づき前記割当決定装置における演算時間に関するパラメータを設定して、前記割当情報を生成する
    請求項１から１１の何れか１項に記載の無線通信システム。
16. 前記割当決定装置は、前記割当時刻に基づき、前記返信時刻までに前記割当情報を出力することができる処理時間を設定して、前記割当情報を生成する
    請求項１から１１の何れか１項に記載の無線通信システム。
17. サブキャリア間隔を変更可能な無線通信システムに備えられる複数の端末装置および通信装置に対する無線通信を制御する制御装置であって、
    前記無線通信システムは、
    前記複数の端末装置の少なくとも１つに対する、周波数方向の位置および時間方向の位置により特定される複数の通信ブロックのうちの何れの通信ブロックにより無線通信するかを示す割当情報を生成する割当決定装置、
    を備え、
    前記制御装置は、
    前記複数の端末装置の少なくとも１つに前記複数の通信ブロックの何れかを割り当てる割当処理を実行する割当時刻を決定し、
    前記複数の端末装置の少なくとも１つを示す情報、前記複数の端末装置の少なくとも１つの通信に関する参照情報、および、前記割当時刻に関する情報を含む割当要求を、前記割当決定装置に出力し、
    前記割当決定装置は、前記参照情報に基づき、前記複数の端末装置の少なくとも１つに関する前記割当情報を、前記割当時刻よりも前の返信時刻までに前記制御装置に出力し、
    前記制御装置は、前記割当情報に基づき前記割当時刻以前に前記割当処理を実行する
    制御装置。
18. 情報処理装置を、サブキャリア間隔を変更可能な無線通信システムに備えられる複数の端末装置および通信装置に対する無線通信を制御する制御装置として機能させるためのプログラムであって、
    前記無線通信システムは、
    前記複数の端末装置の少なくとも１つに対する、周波数方向の位置および時間方向の位置により特定される複数の通信ブロックのうちの何れの通信ブロックにより無線通信するかを示す割当情報を生成する割当決定装置、
    を備え、
    前記制御装置は、
    前記複数の端末装置の少なくとも１つに前記複数の通信ブロックの何れかを割り当てる割当処理を実行する割当時刻を決定し、
    前記複数の端末装置の少なくとも１つを示す情報、前記複数の端末装置の少なくとも１つの通信に関する参照情報、および、前記割当時刻に関する情報を含む割当要求を、前記割当決定装置に出力し、
    前記割当決定装置は、前記参照情報に基づき、前記複数の端末装置の少なくとも１つに関する前記割当情報を、前記割当時刻よりも前の返信時刻までに前記制御装置に出力し、
    前記制御装置は、前記割当情報に基づき前記割当時刻以前に前記割当処理を実行する
    プログラム。

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