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JP7740503B2 - Received power prediction method and received power prediction system - Google Patents
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JP7740503B2 - Received power prediction method and received power prediction system - Google Patents

Received power prediction method and received power prediction system

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JP7740503B2 JP2024505677A JP2024505677A JP7740503B2 JP 7740503 B2 JP7740503 B2 JP 7740503B2 JP 2024505677 A JP2024505677 A JP 2024505677A JP 2024505677 A JP2024505677 A JP 2024505677A JP 7740503 B2 JP7740503 B2 JP 7740503B2
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Description

本発明は、受信電力予測方法、及び受信電力予測システムに関する。 The present invention relates to a received power prediction method and a received power prediction system.

無線通信システムにおける無線通信品質を予測する技術が知られている。例えば、遮断物として建物、樹木等、秒単位では位置、大きさが変動しない物体の静的な環境を想定して、過去のその位置における受信電力の実測値をベースにして、通信端末の受信電力を予測する技術が知られている。 Technologies for predicting wireless communication quality in wireless communication systems are known. For example, one known technology assumes a static environment with buildings, trees, and other obstacles whose position and size do not change on a second-by-second basis, and predicts the received power of a communication terminal based on past measurements of the received power at that position.

若尾佳祐、川村憲一、守山貴庸、"複数無線アクセス最適利用のための品質予測技術"、NTT技術ジャーナル、2020年4月、p.11-13Keisuke Wakao, Kenichi Kawamura, Takatsugu Moriyama, "Quality Prediction Technology for Optimal Use of Multiple Wireless Access Systems," NTT Technical Journal, April 2020, pp. 11-13 "屋内の人やモノの位置はどう把握する? 屋内測位の手法まとめ"、[online]、Techfirm Blog、[平成3年10月7日検索]、インターネット<URL: https://www.techfirm.co.jp/blog/indoor-localization>"How do we determine the location of people and objects indoors? A summary of indoor positioning methods," [online], Techfirm Blog, [Retrieved October 7, 1991], Internet <URL: https://www.techfirm.co.jp/blog/indoor-localization>

しかし、従来の技術では、例えば、人、車両、ロボット等の移動体が存在する動的な環境において、移動体による電波の遮断を考慮して、通信端末の受信電力を予測することは困難である。 However, with conventional technology, it is difficult to predict the received power of a communication terminal in a dynamic environment where moving objects such as people, vehicles, and robots are present, taking into account the blocking of radio waves by moving objects.

本発明の実施形態は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、移動体が存在する動的な環境において、移動体による電波の遮断を考慮して、通信端末の受信電力を予測できる受信電力予測方法を提供する。 An embodiment of the present invention has been made in consideration of the above-mentioned problems, and provides a received power prediction method that can predict the received power of a communication terminal in a dynamic environment where mobile objects are present, taking into account the blocking of radio waves by mobile objects.

上記の課題を解決するため、本発明の実施形態に係る受信電力予測方法は、受信電力予測システムが、所定のエリアにある移動体の位置を示す情報を含む物体の動的な環境情報を取得する取得処理と、前記所定のエリアにある通信端末の位置を取得する処理と、所定の時間を経過後の前記通信端末の予測位置を予測する処理と、前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報を予測する処理と、前記通信端末の予測位置又は前記予測位置の周辺の評価地点で予め算出した電波伝搬のパス情報に含まれる全てのパスから、前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報に含まれる前記移動体の位置によって遮断されるパスを削除して、前記所定の時間を経過後の前記通信端末の受信電力を予測する予測処理と、を実行する。

In order to solve the above problem, a received power prediction method according to an embodiment of the present invention includes a received power prediction system that performs an acquisition process to acquire dynamic environmental information of an object, including information indicating the position of a moving body in a specified area; a process to acquire the position of a communication terminal in the specified area; a process to predict the predicted position of the communication terminal after a specified time has elapsed; a process to predict the dynamic environmental information after the specified time has elapsed; and a prediction process to predict the received power of the communication terminal after the specified time has elapsed by deleting, from all paths included in path information of radio wave propagation calculated in advance at the predicted position of the communication terminal or an evaluation point around the predicted position, paths that are blocked by the position of the moving body included in the dynamic environmental information after the specified time has elapsed.

本発明の実施形態によれば、移動体が存在する動的な環境において、移動体による電波の遮断を考慮して、通信端末の受信電力を予測できる受信電力予測方法を提供することができる。 According to an embodiment of the present invention, a received power prediction method can be provided that can predict the received power of a communication terminal in a dynamic environment where mobile objects are present, taking into account the blocking of radio waves by mobile objects.

本実施形態に係る受信電力予測システムのシステム構成の一例を示す図である。1 is a diagram illustrating an example of a system configuration of a received power prediction system according to an embodiment of the present invention. 本実施形態に係る受信電力の予測処理について説明するための図である。10A and 10B are diagrams for explaining a prediction process of received power according to the present embodiment. 本実施形態に係る事前処理について説明するための図である。FIG. 10 is a diagram for explaining a pre-processing according to the present embodiment. 本実施形態に係る受信電力予測システムのシステム構成の別の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating another example of the system configuration of the received power prediction system according to the present embodiment. 実施例1に係る受信電力の予測処理の例を示すフローチャートである。10 is a flowchart illustrating an example of a process for predicting received power according to the first embodiment; 実施例2に係る受信電力の予測処理の例を示すフローチャートである。10 is a flowchart illustrating an example of a process for predicting received power according to a second embodiment; 実施例2に係る受信電力の予測処理について説明するための図(1)である。FIG. 10 is a diagram (1) for explaining a prediction process of received power according to the second embodiment. 実施例2に係る受信電力の予測処理について説明するための図(2)である。FIG. 10 is a diagram (2) for explaining the process of predicting received power according to the second embodiment. 本実施形態に係る事前処理の例を示すフローチャートである。10 is a flowchart illustrating an example of pre-processing according to the present embodiment. 本実施形態に係る予測装置のハードウェア構成の例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a prediction device according to the present embodiment. 本実施形態に係る通信端末のハードウェア構成の例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a communication terminal according to the present embodiment. 本実施形態の課題について説明するための図(1)である。FIG. 1 is a diagram (1) for explaining a problem of the present embodiment. 本実施形態の課題について説明するための図(2)である。FIG. 10 is a diagram (2) for explaining the problem of the present embodiment.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態(本実施形態)を説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。 The following describes an embodiment of the present invention (the present embodiment) with reference to the drawings. The embodiment described below is merely an example, and the embodiments to which the present invention can be applied are not limited to the following embodiment.

<システム構成>
本実施形態に係る受信電力予測システム1は、無線通信ネットワークにおいて、通信端末が無線基地局から受信する受信電力を予測するシステムである。
<System Configuration>
The received power prediction system 1 according to this embodiment is a system that predicts the received power that a communication terminal receives from a wireless base station in a wireless communication network.

非特許文献1に示すような従来の品質予測システムは、事前に取得した評価地点の通信品質の実測値、現在の通信端末の位置、及び通信端末の移動情報等から無線通信品質を予測している。この従来の技術により、例えば、図12に示すように、建物1203等の静止物のみがある静的な環境1200において、事前に取得した受信電力の実測値に基づいて、無線基地局901から通信端末902が受信する受信電力を予測することができる。 Conventional quality prediction systems such as those shown in Non-Patent Document 1 predict wireless communication quality from actual measurement values of communication quality at evaluation points acquired in advance, the current position of the communication terminal, and movement information of the communication terminal. For example, as shown in Figure 12, this conventional technology makes it possible to predict the received power received by communication terminal 902 from wireless base station 901 based on actual measurement values of received power acquired in advance in a static environment 1200 containing only stationary objects such as buildings 1203.

しかし、この方法では、例えば、図13に示すように、車両1301、人1302、ロボット1303等の移動体がある動的な環境1300では、移動体により電波が遮られるため、無線基地局1201から通信端末1202が受信する受信電力を予測することは困難である。 However, with this method, for example, in a dynamic environment 1300 where there are moving objects such as a vehicle 1301, a person 1302, and a robot 1303, as shown in Figure 13, radio waves are blocked by the moving objects, making it difficult to predict the received power received by the communication terminal 1202 from the wireless base station 1201.

そこで、本実施形態に係る受信電力予測システム1は、移動体が存在する動的な環境1300において、移動体による電波の遮断を考慮して、通信端末1202が受信する受信電力を予測できるように、例えば、図1、又は図4に示すシステム構成を有している。 Therefore, the received power prediction system 1 of this embodiment has a system configuration, for example, as shown in Figure 1 or Figure 4, so that it can predict the received power received by the communication terminal 1202 in a dynamic environment 1300 in which mobile objects exist, taking into account the blocking of radio waves by mobile objects.

(システム構成1)
図1は、本実施形態に係る受信電力予測システムのシステム構成の一例を示す図である。図1の例では、受信電力予測システム1は、予測装置100によって実現される。
(System Configuration 1)
1 is a diagram showing an example of the system configuration of a received power prediction system according to this embodiment. In the example of FIG. 1, the received power prediction system 1 is realized by a prediction device 100.

予測装置100は、コンピュータの構成を有する情報処理装置、又は複数のコンピュータを含むシステムである。予測装置100は、予測装置100が備えるコンピュータで所定のプログラムを実行することにより、環境情報取得部101、端末位置取得部102、端末位置予測部103、環境情報予測部104、受信電力予測部105、及び通信部106等の機能構成を実現している。なお、上記の各機能構成のうち、少なくとも一部は、ハードウェアによって実現されるものであってもよい。 The prediction device 100 is an information processing device having a computer configuration, or a system including multiple computers. The prediction device 100 realizes functional components such as an environmental information acquisition unit 101, a terminal position acquisition unit 102, a terminal position prediction unit 103, an environmental information prediction unit 104, a received power prediction unit 105, and a communication unit 106 by executing a predetermined program on the computer provided in the prediction device 100. Note that at least a portion of the above functional components may be realized by hardware.

また、予測装置100は、予測装置100が備えるストレージデバイス、及びメモリ等により、環境情報記憶部111、端末位置記憶部112、及び推定結果記憶部113等を実現している。 In addition, the prediction device 100 realizes an environmental information storage unit 111, a terminal position storage unit 112, an estimation result storage unit 113, etc. using a storage device and memory, etc., provided in the prediction device 100.

環境情報取得部101は、所定のエリアにある物体の動的な環境情報を取得する取得処理を実行する。例えば、環境情報取得部101は、図2に示すように、LiDAR211、ステレオカメラ212、深度カメラ213、カメラ214、又は無線センシングデバイス215等の3次元センサを用いて、所定のエリアの一例である建物201内の動的な環境情報を取得する。この動的な環境情報には、例えば、建物201内にある移動体202a、202b、202cの位置を示す情報が含まれる。The environmental information acquisition unit 101 executes an acquisition process to acquire dynamic environmental information of objects in a predetermined area. For example, as shown in FIG. 2, the environmental information acquisition unit 101 acquires dynamic environmental information within a building 201, which is an example of a predetermined area, using a three-dimensional sensor such as a LiDAR 211, a stereo camera 212, a depth camera 213, a camera 214, or a wireless sensing device 215. This dynamic environmental information includes, for example, information indicating the positions of moving bodies 202a, 202b, and 202c within the building 201.

LiDAR(Light Detection And Ranging、又はLaser Imaging Detection And Ranging)211は、対象物にレーザー光等の光を照射し、その反射光を光センサ等で検知することにより、対象物までの距離を測定するデバイスである。環境情報取得部101は、LiDAR211を使って、例えば、建物201内等の所定のエリアをセンシングして3次元の点群データを取得し、取得した3次元の点群データを動的な環境情報としてもよい。 The LiDAR (Light Detection and Ranging, or Laser Imaging Detection and Ranging) 211 is a device that measures the distance to an object by irradiating the object with light such as laser light and detecting the reflected light using an optical sensor or the like. The environmental information acquisition unit 101 may use the LiDAR 211 to sense a predetermined area, such as inside a building 201, to acquire three-dimensional point cloud data, and use the acquired three-dimensional point cloud data as dynamic environmental information.

ステレオカメラ212は、対象物を2つの異なる方向から同時に撮影することにより、対象物の画像と共に、対象物までの距離を測定可能なカメラである。環境情報取得部101は、ステレオカメラ212を使って、例えば、建物201内等の所定のエリアをセンシングして3次元の点群データを取得し、取得した3次元の点群データを動的な環境情報としてもよい。 The stereo camera 212 is a camera that can measure the distance to an object along with an image of the object by simultaneously capturing images of the object from two different directions. The environmental information acquisition unit 101 may use the stereo camera 212 to sense a predetermined area, such as the inside of a building 201, to acquire three-dimensional point cloud data, and use the acquired three-dimensional point cloud data as dynamic environmental information.

深度カメラ213は、対象物を撮影することにより、対象物までの距離を示す深度データを含む深度画像を撮影するカメラである。環境情報取得部101は、深度カメラ213を使って、例えば、建物201内等の所定のエリアを撮影して深度データを取得し、取得した深度データを動的な環境情報としてもよい。 The depth camera 213 is a camera that captures a depth image including depth data indicating the distance to the object by photographing the object. The environmental information acquisition unit 101 may use the depth camera 213 to capture an image of a predetermined area, such as the inside of a building 201, to acquire depth data, and use the acquired depth data as dynamic environmental information.

カメラ214は、例えば、深度データを含まない通常のカメラ画像を撮影する単眼のカメラである。深度データを含まない単眼のカメラ画像から、深度画像を推定する技術が深層学習で実現されている。環境情報取得部101は、カメラ214で撮影したカメラ画像から、深層学習で深度データを生成し、生成した深度データを動的な環境情報としてもよい。 Camera 214 is, for example, a monocular camera that captures normal camera images that do not include depth data. Deep learning has been used to realize technology for estimating depth images from monocular camera images that do not include depth data. Environmental information acquisition unit 101 may generate depth data from the camera images captured by camera 214 using deep learning, and use the generated depth data as dynamic environmental information.

無線センシングデバイス215は、無線通信、又は電波の反射を利用して、対象物の位置等を測定するデバイスである。例えば、無線LAN(Local Area Network)通信等の複数のサブキャリアを使って、各サブキャリアのCSI(Channel State Information)を取得し、取得したCSIを学習済の機械学習モデルに入力することにより、対象物の位置等を取得する技術が開発されている。また、無線センシングデバイス215は、対象物との距離、角度、又は速度等を測定可能なミリ波レーダー等であってもよい。環境情報取得部101は、無線センシングデバイス215を使って、例えば、建物201内等の所定のエリアをセンシングして、所定のエリアにある物体の位置データ等を取得し、取得した位置データ等を動的な環境情報としてもよい。 The wireless sensing device 215 is a device that measures the position of an object using wireless communication or radio wave reflection. For example, a technology has been developed that uses multiple subcarriers, such as wireless LAN (Local Area Network) communication, to acquire CSI (Channel State Information) for each subcarrier, and inputs the acquired CSI into a trained machine learning model to acquire the position of an object. The wireless sensing device 215 may also be a millimeter-wave radar capable of measuring the distance, angle, or speed of an object. The environmental information acquisition unit 101 may use the wireless sensing device 215 to sense a specified area, such as within a building 201, to acquire position data of objects in the specified area, and use the acquired position data as dynamic environmental information.

さらに、環境情報取得部101は、他の測位手法により、所定のエリアにある物体の動的な環境情報を取得してもよい。このように、環境情報取得部101が取得する動的な環境情報は、3次元センサで取得した、物体の3次元点群データ、深度データ、又は位置データ等を含み、所定のエリア内にある移動体の位置を特定可能なデータであればよい。また、動的な環境情報を取得する測位方法は、任意の測位方法であってよい。 Furthermore, the environmental information acquisition unit 101 may acquire dynamic environmental information of objects in a specified area using other positioning methods. In this way, the dynamic environmental information acquired by the environmental information acquisition unit 101 may include three-dimensional point cloud data, depth data, or position data of objects acquired by a three-dimensional sensor, and may be data that can identify the position of a moving object in a specified area. Furthermore, the positioning method for acquiring dynamic environmental information may be any positioning method.

端末位置取得部102は、所定のエリアにある通信端末の位置を取得する処理を実行する。例えば、通信端末は、自端末の位置を示す位置情報(座標情報)を付加して、予測装置100に対して受信電力の予測値の取得を要求する要求情報を送信する。端末位置取得部102は、例えば、通信部106が通信端末から受信した要求情報から、通信端末の位置を取得してもよい。ただし、これに限られず、端末位置取得部102は、環境情報取得部101と同様に、各種の3次元センサを用いて、通信端末の位置を取得してもよい。 The terminal position acquisition unit 102 executes a process for acquiring the position of a communication terminal in a specified area. For example, the communication terminal adds position information (coordinate information) indicating the position of the terminal and transmits request information to the prediction device 100 requesting acquisition of a predicted value of received power. The terminal position acquisition unit 102 may acquire the position of the communication terminal from request information received from the communication terminal by the communication unit 106, for example. However, this is not limited to this, and the terminal position acquisition unit 102 may acquire the position of the communication terminal using various three-dimensional sensors, similar to the environmental information acquisition unit 101.

端末位置予測部103は、現時点から所定の時間(t秒)を経過後の通信端末の予測位置を予測する処理を実行する。例えば、端末位置取得部102は、取得した通信端末の位置を、端末位置記憶部112に記憶しておく。また、端末位置予測部103は、端末位置記憶部112に記憶した通信端末の位置の履歴に基づいて、例えば、線形予測等により、所定の時間を経過後の通信端末の位置を予測してもよい。 The terminal position prediction unit 103 executes a process to predict the predicted position of the communication terminal after a predetermined time (t seconds) has elapsed from the present time. For example, the terminal position acquisition unit 102 stores the acquired position of the communication terminal in the terminal position storage unit 112. The terminal position prediction unit 103 may also predict the position of the communication terminal after a predetermined time has elapsed, for example, by linear prediction, based on the position history of the communication terminal stored in the terminal position storage unit 112.

別の一例として、端末位置予測部103は、通信端末が有していてもよい。この場合、通信端末の端末位置予測部103は、通信端末の現在位置と、加速度センサ、角度センサ等のセンサで測定した通信端末の動き(移動方向、移動速度等)とから、所定の時間(t秒)を経過後の通信端末の予測位置を算出する。また、通信端末は、通信端末の位置と、所定の時間を経過後の通信端末の予測位置とを付加して、受信電力の予測値の取得を要求する要求情報を予測装置100に送信する。 As another example, the terminal position prediction unit 103 may be included in the communication terminal. In this case, the terminal position prediction unit 103 of the communication terminal calculates the predicted position of the communication terminal after a predetermined time (t seconds) has elapsed based on the current position of the communication terminal and the movement of the communication terminal (movement direction, movement speed, etc.) measured by sensors such as an acceleration sensor and an angle sensor. The communication terminal also sends request information to the prediction device 100 requesting acquisition of a predicted value of received power, along with the position of the communication terminal and the predicted position of the communication terminal after the predetermined time has elapsed.

環境情報予測部104は、現時点から所定の時間(t秒)を経過後の動的な環境情報を予測する処理を実行する。例えば、環境情報取得部101は、取得した動的な環境情報を環境情報記憶部111に記憶しておく。また、環境情報予測部104は、環境情報記憶部111に記憶した動的な環境情報の履歴に基づいて、例えば、線形予測等により、所定の時間を経過後の動的な環境情報を予測する。 The environmental information prediction unit 104 executes a process of predicting dynamic environmental information after a predetermined time (t seconds) has elapsed from the present time. For example, the environmental information acquisition unit 101 stores the acquired dynamic environmental information in the environmental information storage unit 111. Furthermore, the environmental information prediction unit 104 predicts dynamic environmental information after a predetermined time has elapsed, for example, by linear prediction, based on the history of dynamic environmental information stored in the environmental information storage unit 111.

例えば、環境情報予測部104は、動的な環境情報から、図2に示すような移動体202a、202b、202cの位置を取得し、取得した移動体202a、202b、202cの位置の履歴を環境情報記憶部111等に記憶しておく。また、環境情報予測部104は、環境情報記憶部111等に記憶した移動体の位置の履歴から、移動体の動き(移動方向、移動速度等)を算出し、移動体の現在位置と移動体の動きとから、所定の時間を経過後の移動体の位置を予測してもよい。或いは、環境情報予測部104は、移動体の移動履歴から、所定の時間を経過後の移動体の位置を予測するように予め機械学習した予測モデルに、移動体の移動履歴を入力することにより、所定の時間を経過後の移動体の位置を予測してもよい。For example, the environmental information prediction unit 104 acquires the positions of the mobile objects 202a, 202b, and 202c shown in FIG. 2 from dynamic environmental information, and stores the acquired position history of the mobile objects 202a, 202b, and 202c in the environmental information storage unit 111, etc. The environmental information prediction unit 104 may also calculate the movement of the mobile object (movement direction, movement speed, etc.) from the position history of the mobile object stored in the environmental information storage unit 111, etc., and predict the position of the mobile object after a predetermined time has elapsed from the current position of the mobile object and the movement of the mobile object. Alternatively, the environmental information prediction unit 104 may predict the position of the mobile object after a predetermined time has elapsed by inputting the movement history of the mobile object into a prediction model that has been machine-learned in advance to predict the position of the mobile object after a predetermined time has elapsed from the movement history of the mobile object.

受信電力予測部105は、通信端末の予測位置、又は予測位置の周辺の評価地点において、レイトレース等で予め生成した電波伝搬のパス情報206と、所定の時間を経過後の移動体の位置とに基づいて、所定の時間を経過後の通信端末の受信電力を予測する。 The received power prediction unit 105 predicts the received power of the communication terminal after a predetermined time has elapsed based on radio wave propagation path information 206 generated in advance by ray tracing, etc., at the predicted location of the communication terminal or an evaluation point surrounding the predicted location, and the position of the mobile body after a predetermined time has elapsed.

例えば、図2に示すように、パス情報206は、無線基地局(BS)204が送信した電波を、評価地点205で受信する複数の電波伝搬の経路の情報であり、好ましくは、各経路で受信する受信電力の情報を含む。受信電力予測部105は、通信端末203の予測位置の周辺の評価地点で予め生成した電波伝搬のパス情報206から、所定の時間を経過後の移動体202a、202bがある方向のパスを削除することにより、所定の時間を経過後の通信端末203の受信電力を予測する。2, path information 206 is information on multiple radio wave propagation paths through which radio waves transmitted by radio base station (BS) 204 are received at evaluation point 205, and preferably includes information on the received power received on each path. The received power prediction unit 105 predicts the received power of communication terminal 203 after a predetermined time has elapsed by deleting paths in the direction of mobile bodies 202a and 202b after a predetermined time has elapsed from radio wave propagation path information 206 generated in advance at evaluation points around the predicted position of communication terminal 203.

なお、予測装置100は、例えば、図3に示すような事前処理で予め取得した、複数の評価地点における電波伝搬のパス情報206を、推定結果記憶部113に予め記憶しておく。 In addition, the prediction device 100 pre-stores in the estimation result memory unit 113 path information 206 of radio wave propagation at multiple evaluation points, which has been obtained in advance, for example, by pre-processing such as that shown in Figure 3.

図3は、本実施形態に係る事前処理について説明するための図である。この事前処理は、例えば、コンピュータの構成を有する情報処理装置が、例えば、レイトレース等の電波伝搬シミュレーション用のプログラムを用いて実行する。なお、事前処理に用いる情報処理装置は、予測装置100と同じ情報処理装置であってもよいし、予測装置100とは異なる情報処理装置であってもよい。 Figure 3 is a diagram for explaining the pre-processing according to this embodiment. This pre-processing is performed, for example, by an information processing device having a computer configuration, using a program for radio wave propagation simulation such as ray tracing. Note that the information processing device used for the pre-processing may be the same information processing device as the prediction device 100, or may be an information processing device different from the prediction device 100.

情報処理装置は、建物201の構造を表す建物DB(Database)(又は地図DB)311、CAD(Computer Aided Design)データ312、又はBIM(Building Information Modeling)データ313等から、静的な環境情報を取得する(ステップS11)。 The information processing device acquires static environmental information from a building DB (Database) (or map DB) 311, CAD (Computer Aided Design) data 312, or BIM (Building Information Modeling) data 313, etc., which represent the structure of the building 201 (step S11).

また、情報処理装置は、所定のエリアの一例である建物201内に、複数の評価地点205を設定し、レイトレース等により、設定された各評価地点205における電波伝搬のパス情報206を生成(算出)する(ステップS12)。 The information processing device also sets multiple evaluation points 205 within a building 201, which is an example of a specified area, and generates (calculates) path information 206 of radio wave propagation at each of the set evaluation points 205 using ray tracing or the like (step S12).

これにより、例えば、建物201内の複数の評価地点205で予め生成した電波伝搬のパス情報206が得られる。予測装置100は、この事前処理で得られた電波伝搬のパス情報206を、推定結果記憶部113に予め記憶しておく。 This allows, for example, radio wave propagation path information 206 to be obtained that has been generated in advance at multiple evaluation points 205 within the building 201. The prediction device 100 stores the radio wave propagation path information 206 obtained by this pre-processing in the estimation result storage unit 113 in advance.

ここで、図1に戻り、予測装置100の機能構成の説明を続ける。通信部106は、通信ネットワークを介して、通信端末203等と通信する通信処理を実行する。 Now, returning to Figure 1, we will continue to explain the functional configuration of the prediction device 100. The communication unit 106 performs communication processing to communicate with the communication terminal 203, etc. via the communication network.

環境情報記憶部111は、環境情報取得部101が取得した動的な環境情報等を記憶する。端末位置記憶部112は、端末位置取得部102が取得した通信端末203の位置を記憶する。推定結果記憶部113は、事前処理で取得した、複数の評価地点で予め生成した電波伝搬のパス情報206を、予め記憶している。 The environmental information storage unit 111 stores dynamic environmental information, etc., acquired by the environmental information acquisition unit 101. The terminal position storage unit 112 stores the position of the communication terminal 203 acquired by the terminal position acquisition unit 102. The estimation result storage unit 113 pre-stores radio wave propagation path information 206 that was generated in advance at multiple evaluation points and acquired in pre-processing.

上記の各機能構成により、予測装置100の環境情報取得部101は、例えば、図2に示すように、各種の3次元センサを用いて動的な環境情報を取得する(ステップS1)。この動的な環境情報には、例えば、所定のエリア内の移動体202a、202b、202cの位置を示す情報が含まれる。また、予測装置100の端末位置取得部102は、通信端末203の位置を取得する(ステップS2)。 With the above functional configurations, the environmental information acquisition unit 101 of the prediction device 100 acquires dynamic environmental information using various three-dimensional sensors, for example, as shown in Figure 2 (step S1). This dynamic environmental information includes, for example, information indicating the positions of mobile objects 202a, 202b, and 202c within a specified area. In addition, the terminal position acquisition unit 102 of the prediction device 100 acquires the position of the communication terminal 203 (step S2).

続いて、予測装置100の端末位置予測部103は、所定の時間(t秒)を経過後の通信端末203の予測位置を予測し、環境情報予測部104は、所定の時間を経過後の動的な環境情報を予測する(ステップS3)。 Next, the terminal position prediction unit 103 of the prediction device 100 predicts the predicted position of the communication terminal 203 after a predetermined time (t seconds) has passed, and the environmental information prediction unit 104 predicts dynamic environmental information after the predetermined time has passed (step S3).

また、予測装置100の受信電力予測部105は、所定の時間を経過後の通信端末203の予測位置、又は予測位置の周辺の評価地点で予め生成した電波伝搬のパス情報206を、推定結果記憶部113から取得する。さらに、受信電力予測部105は、取得した電波伝搬のパス情報206から、所定の時間を経過後に、移動体202a、202bがある方向のパスを削除して、所定の時間を経過後の通信端末203の受信電力を予測する。 The reception power prediction unit 105 of the prediction device 100 also acquires, from the estimation result storage unit 113, radio wave propagation path information 206 that has been generated in advance for the predicted position of the communication terminal 203 after a predetermined time has elapsed or for an evaluation point in the vicinity of the predicted position. Furthermore, the reception power prediction unit 105 eliminates the path in the direction in which the mobile bodies 202a and 202b are located from the acquired radio wave propagation path information 206 after a predetermined time has elapsed, and predicts the reception power of the communication terminal 203 after a predetermined time has elapsed.

上記の処理により、受信電力予測システム1は、移動体が存在する動的な環境において、移動体による電波の遮断を考慮して、通信端末203の受信電力を予測することができる。 Through the above processing, the reception power prediction system 1 can predict the reception power of the communication terminal 203 in a dynamic environment where mobile objects are present, taking into account the blocking of radio waves by mobile objects.

なお、図1に示した受信電力予測システム1のシステム構成は一例である。予測装置100が有する各機能構成のうち、少なくとも一部は、通信端末203が有していてもよい。 Note that the system configuration of the received power prediction system 1 shown in Figure 1 is an example. At least some of the functional components of the prediction device 100 may be included in the communication terminal 203.

(システム構成2)
図4は、本実施形態に係る受信電力予測システムのシステム構成の別の一例を示している。図4の例では、受信電力予測システム1は、予測装置100と、予測装置100と通信ネットワーク2を介して通信可能な通信端末203とを含む。
(System Configuration 2)
Fig. 4 shows another example of the system configuration of the received power prediction system according to the present embodiment. In the example of Fig. 4, the received power prediction system 1 includes a prediction device 100 and a communication terminal 203 that can communicate with the prediction device 100 via a communication network 2.

図4に示す受信電力予測システム1では、図1で説明した端末位置取得部102と端末位置予測部103とを、予測装置100ではなく、通信端末203が有している。 In the received power prediction system 1 shown in Figure 4, the terminal position acquisition unit 102 and terminal position prediction unit 103 described in Figure 1 are included in the communication terminal 203, rather than the prediction device 100.

通信端末203は、コンピュータの構成を有する無線通信装置である。通信端末203は、通信端末203が備えるコンピュータで所定のプログラムを実行することにより、端末位置取得部102、端末位置予測部103、及び通信部401等の機能構成を実現している。なお、上記の各機能構成のうち、少なくとも一部は、ハードウェアによって実現されるものであってもよい。 The communication terminal 203 is a wireless communication device having the configuration of a computer. The communication terminal 203 realizes functional components such as the terminal position acquisition unit 102, the terminal position prediction unit 103, and the communication unit 401 by executing a predetermined program on the computer provided in the communication terminal 203. Note that at least a portion of the above functional components may be realized by hardware.

端末位置取得部102は、例えば、GPS(Global Positioning System)デバイスによる測位、及び加速度センサ、角度センサ等のセンサによる自律航法等により、通信端末203の現在の位置を、通信端末203側で取得する。 The terminal position acquisition unit 102 acquires the current position of the communication terminal 203 on the communication terminal 203 side, for example, by positioning using a GPS (Global Positioning System) device and autonomous navigation using sensors such as an acceleration sensor and an angle sensor.

端末位置予測部103は、現時点から所定の時間(t秒)を経過後の通信端末の予測位置を予測する処理を、通信端末203側で実行する。例えば、端末位置予測部103は、端末位置取得部102が取得した通信端末203の位置の履歴に基づいて、例えば、線形予測等により、所定の時間を経過後に通信端末203の位置を予測してもよい。The terminal position prediction unit 103 executes a process on the communication terminal 203 side to predict the predicted position of the communication terminal after a predetermined time (t seconds) has elapsed from the current time. For example, the terminal position prediction unit 103 may predict the position of the communication terminal 203 after a predetermined time has elapsed, for example, by linear prediction, based on the position history of the communication terminal 203 acquired by the terminal position acquisition unit 102.

或いは、端末位置予測部103は、通信端末203の現在位置と、加速度センサ、角度センサ等のセンサで測定した通信端末の動き(移動方向、移動速度等)とから、所定の時間(t秒)を経過後の通信端末203の予測位置を算出してもよい。 Alternatively, the terminal position prediction unit 103 may calculate the predicted position of the communication terminal 203 after a predetermined time (t seconds) has elapsed from the current position of the communication terminal 203 and the movement of the communication terminal (direction of movement, speed of movement, etc.) measured by sensors such as an acceleration sensor or angle sensor.

通信部401は、例えば、5G(5th. Generation)、LTE(Long Term Evolution)等の所定の無線通信で通信ネットワーク2に接続し、予測装置100等と通信する通信処理を実行する。例えば、通信部401は、予測装置100に受信電力の予測を要求する要求情報に、通信端末の情報、通信端末203の位置、通信端末203の予測位置等を付加して、予測装置100に送信する。また、通信部401は、予測装置100が送信する受信電力の予測結果を受信する。 The communication unit 401 connects to the communication network 2 using a predetermined wireless communication such as 5G (5th Generation) or LTE (Long Term Evolution), and executes communication processing to communicate with the prediction device 100, etc. For example, the communication unit 401 adds information about the communication terminal, the position of the communication terminal 203, the predicted position of the communication terminal 203, etc. to request information requesting the prediction device 100 to predict the received power, and transmits the request information to the prediction device 100. The communication unit 401 also receives the prediction result of the received power transmitted by the prediction device 100.

図4のシステム構成では、予測装置100は、通信部106が通信端末203から受信した要求情報に、通信端末203の位置、及び所定の時間を経過後の通信端末203の予測位置等が含まれている。従って、予測装置100は、端末位置取得部102、及び端末位置予測部103等を有していなくてもよい。 In the system configuration of Figure 4, the request information received by the communication unit 106 from the communication terminal 203 in the prediction device 100 includes the position of the communication terminal 203 and the predicted position of the communication terminal 203 after a predetermined time has elapsed. Therefore, the prediction device 100 does not need to have a terminal position acquisition unit 102, a terminal position prediction unit 103, etc.

このように、図1で説明した予測装置100が備える各機能構成は、受信電力予測システム1が有していればよく、システム内のいずれの装置が有していてもよい。 In this way, each functional configuration provided by the prediction device 100 described in Figure 1 may be provided by the received power prediction system 1, and may be provided by any device within the system.

<処理の流れ>
続いて、本実施形態に係る受信電力の予測方法の処理の流れについて説明する。
<Processing flow>
Next, the processing flow of the received power prediction method according to this embodiment will be described.

<受信電力の予測処理>
[実施例1]
図5は、実施例1に係る受信電力の予測処理の例を示すフローチャートである。この処理は、図1、又は図4に示すような機能構成を有する受信電力予測システム1が、通信端末203の所定の時間を経過後の受信電力を予測する受信電力予測処理の一例を示している。なお、図5に示す処理の開始時点において、推定結果記憶部113には、所定のエリア内の複数の評価地点で予め測定した電波伝搬のパス情報206が記憶されているものとする。
<Prediction of received power>
[Example 1]
Fig. 5 is a flowchart showing an example of a received power prediction process according to the first embodiment. This process shows an example of a received power prediction process in which the received power prediction system 1 having the functional configuration shown in Fig. 1 or 4 predicts the received power of the communication terminal 203 after a predetermined time has elapsed. It is assumed that, at the start of the process shown in Fig. 5, the estimation result storage unit 113 stores path information 206 of radio wave propagation measured in advance at a plurality of evaluation points within a predetermined area.

ステップS501において、環境情報取得部101は、所定のエリアにある物体の動的な環境情報を取得する。例えば、環境情報取得部101は、所定のエリア内に設置したLiDAR211、ステレオカメラ212、深度カメラ213、カメラ214、又は無線センシングデバイス215等を用いて、動的な環境情報を取得する。この動的な環境情報には、所定のエリア内にある移動体の位置を示す情報が含まれる。 In step S501, the environmental information acquisition unit 101 acquires dynamic environmental information of objects in a specified area. For example, the environmental information acquisition unit 101 acquires dynamic environmental information using a LiDAR 211, a stereo camera 212, a depth camera 213, a camera 214, or a wireless sensing device 215 installed in the specified area. This dynamic environmental information includes information indicating the positions of moving objects in the specified area.

ステップS502において、端末位置取得部102は、所定のエリアにある通信端末203の位置を取得する。なお、この処理は、予測装置100が実行してもよいし、通信端末203が実行してもよい。In step S502, the terminal location acquisition unit 102 acquires the location of the communication terminal 203 in a specified area. Note that this process may be performed by the prediction device 100 or the communication terminal 203.

ステップS503において、端末位置予測部103は、t秒後(所定の時間を経過後)の通信端末203の予測位置を予測する。なお、この処理は、予測装置100が実行してもよいし、通信端末203が実行してもよい。In step S503, the terminal position prediction unit 103 predicts the predicted position of the communication terminal 203 after t seconds (after a predetermined time has elapsed). Note that this process may be performed by the prediction device 100 or the communication terminal 203.

ステップS504において、環境情報予測部104は、t秒後(所定の時間を経過後)の動的な環境情報を予測する。ここで予測した動的な環境情報には、所定のエリアにある移動体のt秒後の予測位置を示す情報が含まれる。In step S504, the environmental information prediction unit 104 predicts dynamic environmental information after t seconds (after a predetermined time has elapsed). The predicted dynamic environmental information includes information indicating the predicted position of a moving object in a predetermined area after t seconds.

ステップS505において、受信電力予測部105は、t秒後の通信端末203の予測位置において、t秒後の移動体の予測位置により遮断されるパス(電波伝搬経路)を予測する。 In step S505, the reception power prediction unit 105 predicts the path (radio wave propagation path) that will be blocked by the predicted position of the mobile body t seconds later at the predicted position of the communication terminal 203 t seconds later.

例えば、受信電力予測部105は、t秒後の通信端末203の予測位置、又は当該予測位の周辺の評価地点で予め測定した電波伝搬のパス情報206を取得する。また、受信電力予測部105は、取得した電波伝搬のパス情報206から、t秒後の移動体の予測位置により遮断されるパスを予測する。For example, the reception power prediction unit 105 acquires path information 206 of radio wave propagation measured in advance at the predicted position of the communication terminal 203 after t seconds or at an evaluation point in the vicinity of the predicted position. Furthermore, the reception power prediction unit 105 predicts, from the acquired path information 206 of radio wave propagation, paths that will be blocked by the predicted position of the mobile body after t seconds.

ステップS506において、受信電力予測部105は、取得した電波伝搬のパス情報206に含まれる全てのパスから、遮断されるパスによる受信電力を差し引いて、t秒後の通信端末203を予測(算出)する。 In step S506, the received power prediction unit 105 subtracts the received power due to the blocked paths from all paths included in the acquired radio wave propagation path information 206 and predicts (calculates) the communication terminal 203 t seconds later.

例えば、受信電力予測部105は、図2のステップS4に示すように、取得した電波伝搬のパス情報206から、t秒後の移動体202a、202bによって遮断されるパスを削除して、t秒後の通信端末203の受信電力を算出する。 For example, as shown in step S4 of Figure 2, the received power prediction unit 105 removes paths that will be blocked by mobile bodies 202a and 202b after t seconds from the acquired radio wave propagation path information 206, and calculates the received power of the communication terminal 203 after t seconds.

図5の処理により、受信電力予測システム1は、移動体が存在する動的な環境において、移動体による電波の遮断を考慮して、通信端末203の受信電力を予測することができる。 By processing Figure 5, the received power prediction system 1 can predict the received power of the communication terminal 203 in a dynamic environment where mobile objects are present, taking into account the blocking of radio waves by mobile objects.

[実施例2]
図6は、実施例2に係る受信電力の予測処理の例を示すフローチャートである。この処理は、図1、又は図4に示すような機能構成を有する受信電力予測システム1が、通信端末203の所定の時間を経過後の受信電力を予測する受信電力予測処理の別の一例を示している。なお、図6に示す処理のうち、ステップS501~S505の処理は、図5で説明した実施例1に係る受信電力の予測処理と同様なので、ここでは説明を省略する。
[Example 2]
Fig. 6 is a flowchart showing an example of a received power prediction process according to the second embodiment. This process shows another example of a received power prediction process in which the received power prediction system 1 having the functional configuration shown in Fig. 1 or 4 predicts the received power of the communication terminal 203 after a predetermined time has elapsed. Among the processes shown in Fig. 6, the processes of steps S501 to S505 are the same as the received power prediction process according to the first embodiment described in Fig. 5, and therefore, description thereof will be omitted here.

ステップS601において、受信電力予測部105は、取得した電波伝搬のパス情報206の各パスの第1のフレネルゾーンが、t秒後の移動体の予測位置により遮断される割合により、t秒後の通信端末の受信電力を予測する。 In step S601, the received power prediction unit 105 predicts the received power of the communication terminal t seconds later based on the proportion to which the first Fresnel zone of each path in the acquired radio wave propagation path information 206 will be blocked by the predicted position of the mobile body t seconds later.

図7、8は、実施例2に係る受信電力予測処理について説明するための図である。第1フレネルゾーンの半径における遮断物の遮断割合から、受信点における電界を算出する方法が知られている(例えば、特許文献:特開2020-31366参照)。 Figures 7 and 8 are diagrams for explaining the received power prediction process according to Example 2. A method for calculating the electric field at the reception point from the blocking ratio of an obstructing object within the radius of the first Fresnel zone is known (see, for example, Patent Document: JP 2020-31366 A).

図7に示すように、無線基地局(BS)204から送信した電波が通信端末(UE)203に到達するまでの電波の伝搬経路は、無線基地局204と通信端末203とを線分で結ぶ最短経路702を中心とする立体的な空間(回転楕円体)となる。この立体的な電波の伝搬経路をフレネルゾーンと呼ぶ。また、フレネルゾーンのうち、電波のエネルギーの大部分が存在している最も内側の領域を第1フレネルゾーン701と呼ぶ。 As shown in Figure 7, the propagation path of radio waves transmitted from the radio base station (BS) 204 until they reach the communication terminal (UE) 203 is a three-dimensional space (spheroid) centered on the shortest path 702 connecting the radio base station 204 and the communication terminal 203 with a line segment. This three-dimensional radio wave propagation path is called a Fresnel zone. Furthermore, the innermost area of the Fresnel zone where most of the radio wave energy is present is called the first Fresnel zone 701.

上記の特許文献によれば、移動体202aがない場合の通信端末203の受信電界をE0(i)とすると、移動体202aがある場合の通信端末203の受信電界E1(i)は、
下記(式1)、(式2)により求めることができる。
According to the above-mentioned patent document, if the reception electric field of the communication terminal 203 when the mobile object 202a is not present is E0(i), the reception electric field E1(i) of the communication terminal 203 when the mobile object 202a is present is:
It can be calculated using the following (Equation 1) and (Equation 2).

(直接波の場合)
図7に示すように、無線基地局204から通信端末203への電波の伝搬経路が直接波
である場合、受信電界E1(i)は、次の(式1)で求められる。
|E1(i)|=|E0(i)|×r(i) …(式1)
ここで、r(i)は、移動体202aによる第1フレネルゾーン701の遮断割合である。例えば、移動体202aの位置における第1フレネルゾーン701の面積に対して、移動体202aが示す面積が70%である場合、遮断割合は70%(0.7)となる。
(In the case of direct waves)
As shown in FIG. 7, when the propagation path of the radio wave from the wireless base station 204 to the communication terminal 203 is a direct wave, the received electric field E1(i) is calculated by the following (Equation 1).
|E1(i)| 2 = |E0(i)| 2 × r(i) ... (Equation 1)
Here, r(i) is the blocking ratio of the moving body 202a to the first Fresnel zone 701. For example, if the area indicated by the moving body 202a is 70% of the area of the first Fresnel zone 701 at the position of the moving body 202a, the blocking ratio is 70% (0.7).

(反射波の場合)
図8に示すように、無線基地局(BS)204から通信端末(UE)203への伝搬経路が反射波である場合、受信電界E1(i)は、次の(式2)で求められる。
|E1(i)|=|E0(i)|×r(i)/La …(式2)
ここでLaは、反射損失であり、例えば、反射面801等の材質で決定される概算値が用いられる。
(In the case of reflected waves)
As shown in FIG. 8, when the propagation path from the radio base station (BS) 204 to the communication terminal (UE) 203 is a reflected wave, the received electric field E1(i) is calculated by the following (Equation 2).
|E1(i)| 2 = |E0(i)| 2 × r(i)/La … (Formula 2)
Here, La is the reflection loss, and an approximate value determined by the material of the reflecting surface 801, etc., is used.

また、無線基地局204から通信端末203へのパスがN個ある場合、各パスについて求めた受信電界E1(i)を合計し、通信端末203が受信する送受信電界E1totalが求められる(式3)。 Furthermore, if there are N paths from wireless base station 204 to communication terminal 203, the received electric field E1(i) calculated for each path is summed to calculate the transmitted and received electric field E1 total received by communication terminal 203 (Equation 3).

好ましくは、送受信電界E1totalは、直接波と反射波に加えて、回析波も加えて算出する。 Preferably, the transmission/reception electric field E1 total is calculated by adding diffracted waves in addition to direct waves and reflected waves.

第2の実施形態によれば、受信電力予測システム1は、電波伝搬のパス情報206の各パスの第1フレネルゾーンに対して移動体による遮断割合を計算することで、通信端末203の受信電力(又は減衰量)を、より高速に計算することができる。 According to the second embodiment, the received power prediction system 1 can calculate the blocking rate by a moving object for the first Fresnel zone of each path in the radio wave propagation path information 206, thereby more quickly calculating the received power (or attenuation) of the communication terminal 203.

<事前処理>
図9は、本実施形態に係る事前処理の例を示すフローチャートである。この処理は、コンピュータの構成を有する情報処理装置が、所定のエリア内の複数の評価地点における電波伝搬のパス情報を取得する処理の例を示している。
<Pre-processing>
9 is a flowchart showing an example of pre-processing according to this embodiment, in which an information processing device having a computer configuration acquires path information of radio wave propagation at multiple evaluation points within a predetermined area.

ステップS901において、情報処理装置は、建物DB(又は地図DB)311、CADデータ312、又はBIMデータ313等から、所定のエリアの静的な環境情報を取得する。この静的な環境情報には、例えば、建物、壁、床等、基本的に移動しない物体の位置を示す情報が含まれる。In step S901, the information processing device acquires static environmental information for a specified area from the building DB (or map DB) 311, CAD data 312, BIM data 313, etc. This static environmental information includes, for example, information indicating the positions of objects that do not generally move, such as buildings, walls, and floors.

ステップS902において、情報処理装置は、所定のエリアの静的な環境情報に、無線基地局の位置を設定する。 In step S902, the information processing device sets the location of the wireless base station in the static environmental information of a specified area.

ステップS903において、情報処理装置は、所定のエリアの静的な環境情報に、複数の評価地点を面的に設定する。 In step S903, the information processing device sets multiple evaluation points in a planar manner in the static environmental information of a specified area.

ステップS904において、情報処理装置は、レイトレース等の電波伝搬推定により、無線基地局と各評価地点との間のパス情報を生成(算出)する。 In step S904, the information processing device generates (calculates) path information between the wireless base station and each evaluation point by radio wave propagation estimation such as ray tracing.

図9の処理により、情報処理装置は、推定結果記憶部113に記憶するための、複数の評価地点で生成した電波伝搬のパス情報206を生成することができる。 By processing the information processing device in Figure 9, the information processing device can generate radio wave propagation path information 206 generated at multiple evaluation points to store in the estimation result memory unit 113.

<ハードウェア構成例>
(予測装置のハードウェア構成)
図10は、本実施形態に係る予測装置のハードウェア構成の例を示す図である。予測装置100は、例えば、図10に示すようなコンピュータ1000の構成を備えている。図10の例では、コンピュータ1000は、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージデバイス1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、及びバスB等を有する。
<Hardware configuration example>
(Hardware configuration of prediction device)
Fig. 10 is a diagram showing an example of the hardware configuration of a prediction device according to this embodiment. The prediction device 100 has, for example, the configuration of a computer 1000 as shown in Fig. 10. In the example of Fig. 10, the computer 1000 has a processor 1001, a memory 1002, a storage device 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, a bus B, etc.

プロセッサ1001は、例えば、所定のプログラムを実行することにより、様々な機能を実現するCPU(Central Processing Unit)等の演算装置である。メモリ1002は、コンピュータ1000が読み取り可能な記憶媒体であり、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等を含む。ストレージデバイス1003は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であり、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、各種の光ディスク、及び光磁気ディスク等を含み得る。 The processor 1001 is, for example, an arithmetic device such as a CPU (Central Processing Unit) that realizes various functions by executing predetermined programs. The memory 1002 is a storage medium readable by the computer 1000 and includes, for example, RAM (Random Access Memory) and ROM (Read Only Memory). The storage device 1003 is a computer-readable storage medium and may include, for example, an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), various optical disks, and magneto-optical disks.

通信装置1004は、無線、又は有線のネットワークを介して他の装置と通信を行うための1つ以上のハードウェア(通信デバイス)を含む。入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカ、LEDランプ等)である。なお、入力装置1005と出力装置1006とは、一体となった構成(例えば、タッチパネルディスプレイ等の入出力装置)であってもよい。 The communication device 1004 includes one or more pieces of hardware (communication devices) for communicating with other devices via a wireless or wired network. The input device 1005 is an input device (e.g., a keyboard, mouse, microphone, switch, button, sensor, etc.) that accepts input from the outside. The output device 1006 is an output device (e.g., a display, speaker, LED lamp, etc.) that outputs to the outside. Note that the input device 1005 and the output device 1006 may be integrated into one configuration (e.g., an input/output device such as a touch panel display).

バスBは、上記の各構成要素に共通に接続され、例えば、アドレス信号、データ信号、及び各種の制御信号等を伝送する。なお、プロセッサ1001は、CPUに限られず、例えば、DSP(Digital Signal Processor)、PLD(Programmable Logic Device)、又はFPGA(Field Programmable Gate Array)等であってもよい。 Bus B is commonly connected to each of the above components and transmits, for example, address signals, data signals, and various control signals. Note that processor 1001 is not limited to a CPU, but may also be, for example, a DSP (Digital Signal Processor), a PLD (Programmable Logic Device), or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

(通信端末のハードウェア構成)
図11は、本実施形態に係る通信端末のハードウェア構成の例を示す図である。通信端末203は、図10で説明したコンピュータ1000のハードウェア構成に加えて、例えば、GPSデバイス1101、及びセンサ1102等を有する。
(Hardware configuration of communication terminal)
11 is a diagram showing an example of the hardware configuration of a communication terminal according to this embodiment. The communication terminal 203 includes, for example, a GPS device 1101, a sensor 1102, and the like in addition to the hardware configuration of the computer 1000 described in FIG.

GPSデバイス1101は、GPS衛星が送信する測位信号を受信し、通信端末203の現在の位置を示す位置情報を出力する測位デバイスである。センサ1102は、例えば、加速度センサ、角度センサ等の通信端末203の動きを検出する検出デバイスである。 The GPS device 1101 is a positioning device that receives positioning signals transmitted by GPS satellites and outputs location information indicating the current position of the communication terminal 203. The sensor 1102 is a detection device that detects the movement of the communication terminal 203, such as an acceleration sensor or angle sensor.

(補足)
本実施形態における予測装置100は専用装置による実現に限らず、汎用コンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
(supplement)
The prediction device 100 in this embodiment is not limited to being realized by a dedicated device, but may also be realized by a general-purpose computer. In this case, a program for realizing this function may be recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on this recording medium may be read into a computer system and executed to realize the function. Note that the term "computer system" here includes hardware such as an OS and peripheral devices.

また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の様々な記憶装置を含む。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。 In addition, "computer-readable recording media" includes various storage devices such as portable media such as flexible disks, optical magnetic disks, ROMs, and CD-ROMs, as well as hard disks built into computer systems. Furthermore, "computer-readable recording media" may also include devices that dynamically store programs for a short period of time, such as communication lines when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line, or devices that store programs for a certain period of time, such as volatile memory within a computer system that serves as a server or client in such cases.

また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良く、PLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されるものであってもよい。 Furthermore, the above program may be designed to realize some of the functions described above, or may be capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in a computer system, or may be realized using hardware such as a PLD (Programmable Logic Device) or FPGA (Field Programmable Gate Array).

<実施形態の効果>
本実施形態によれば、移動体が存在する動的な環境において、移動体による電波の遮断を考慮して、通信端末の受信電力を予測できる受信電力予測方法を提供することができる。
<Effects of the embodiment>
According to this embodiment, it is possible to provide a received power prediction method that can predict the received power of a communication terminal in a dynamic environment where moving objects exist, taking into account the blocking of radio waves by moving objects.

また、上記の効果により、無線通信システムにおいて、通信品質の劣化による通信端末の収容先(無線基地局)の切り替え、通信パラメータの制御、又は自動運転車における走行ルートの変更等、無線通信、又はアプリケーションの安定利用が可能になる。 In addition, the above effects will enable stable use of wireless communications or applications in wireless communication systems, such as switching the location (wireless base station) where a communication terminal is accommodated due to deterioration in communication quality, controlling communication parameters, or changing the driving route of an autonomous vehicle.

<実施形態のまとめ>
本明細書には、少なくとも下記各項の無線通信方法、及び無線通信システムが開示されている。
(第1項)
受信電力予測システムが、
所定のエリアにある物体の動的な環境情報を取得する取得処理と、
前記所定のエリアにある通信端末の位置を取得する処理と、
所定の時間を経過後の前記通信端末の予測位置を予測する処理と、
前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報を予測する処理と、
前記通信端末の予測位置又は前記予測位置の周辺の評価地点で予め算出した電波伝搬のパス情報と、前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報によって遮断されるパス情報とに基づいて、前記所定の時間を経過後の前記通信端末の受信電力を予測する予測処理と、
を実行する、受信電力予測方法。
(第2項)
前記取得処理で取得する前記動的な環境情報は、3次元センサで取得した前記物体の3次元点群データ、深度データ、又は位置データを含む、第1項に記載の受信電力予測方法。
(第3項)
前記電波伝搬のパス情報は、前記所定のエリアの静的な環境情報を用いて、レイトレースによる電波伝搬特性推定で算出した前記評価地点におけるパス情報を含む、第1項に記載の受信電力予測方法。
(第4項)
前記受信電力予測システムは、前記所定のエリア内の複数の評価地点で予め算出した前記電波伝搬のパス情報を有する、第3項に記載の受信電力予測方法。
(第5項)
前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報は、前記所定の時間を経過後に前記所定のエリアにある移動体の位置を示す情報を含み、
前記予測処理は、前記評価地点で予め算出した前記電波伝搬のパス情報から、前記所定の時間を経過後に前記所定のエリアにある移動体によって遮断されるパスを差し引いて、前記所定の時間を経過後の前記通信端末の受信電力を予測する、第3項に記載の受信電力予測方法。
(第6項)
前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報は、前記所定の時間を経過後に前記所定のエリアにある移動体の位置を示す情報を含み、
前記予測処理は、前記評価地点で予め算出した前記電波伝搬のパス情報から、各パスの第1フレネルゾーンに対する、前記所定の時間を経過後に前記所定のエリアにある移動体による遮断割合に基づいて、前記所定の時間を経過後の前記通信端末の受信電力を予測する、第3項に記載の受信電力予測方法。
(第7項)
所定のエリアにある物体の動的な環境情報を取得するように構成されている環境情報取得部と、
前記所定のエリアにある通信端末の位置を取得するように構成されている端末位置取得部と、
所定の時間を経過後の前記通信端末の予測位置を予測するように構成されている端末位置予測部と、
前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報を予測するように構成されている環境情報予測部と、
前記通信端末の予測位置又は前記予測位置の周辺の評価地点で予め算出した電波伝搬のパス情報と、前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報によって遮断されるパス情報とに基づいて、前記所定の時間を経過後の前記通信端末の受信電力を予測するように構成されている受信電力予測部と、
を有する、受信電力予測システム。
<Summary of the embodiment>
This specification discloses at least the following wireless communication methods and wireless communication systems.
(Section 1)
The received power prediction system
an acquisition process for acquiring dynamic environmental information of objects in a predetermined area;
A process of acquiring the location of a communication terminal in the predetermined area;
predicting a predicted location of the communication terminal after a predetermined time has elapsed;
a process of predicting the dynamic environmental information after the predetermined time has elapsed;
a prediction process for predicting the received power of the communication terminal after the predetermined time has elapsed, based on path information of radio wave propagation calculated in advance at the predicted position of the communication terminal or at an evaluation point around the predicted position, and path information of paths blocked by the dynamic environmental information after the predetermined time has elapsed;
A received power prediction method that performs the above.
(Section 2)
2. The reception power prediction method according to claim 1, wherein the dynamic environmental information acquired in the acquisition process includes three-dimensional point cloud data, depth data, or position data of the object acquired by a three-dimensional sensor.
(Section 3)
2. The received power prediction method according to claim 1, wherein the path information of radio wave propagation includes path information at the evaluation point calculated by ray tracing radio wave propagation characteristic estimation using static environmental information of the specified area.
(Section 4)
4. The reception power prediction method according to claim 3, wherein the reception power prediction system has path information of the radio wave propagation calculated in advance at a plurality of evaluation points within the predetermined area.
(Section 5)
the dynamic environmental information after the predetermined time has elapsed includes information indicating a position of a moving object in the predetermined area after the predetermined time has elapsed;
The prediction process is a reception power prediction method described in paragraph 3, in which the prediction process subtracts paths that will be blocked by moving objects in the specified area after the specified time has elapsed from the path information of the radio wave propagation calculated in advance at the evaluation point, and predicts the reception power of the communication terminal after the specified time has elapsed.
(Section 6)
the dynamic environmental information after the predetermined time has elapsed includes information indicating a position of a moving object in the predetermined area after the predetermined time has elapsed;
The prediction process predicts the received power of the communication terminal after the specified time has elapsed based on the blocking rate by a moving object in the specified area for the first Fresnel zone of each path from the path information of the radio wave propagation calculated in advance at the evaluation point.
(Section 7)
an environment information acquisition unit configured to acquire dynamic environment information of objects in a predetermined area;
a terminal location acquisition unit configured to acquire the location of a communication terminal in the predetermined area;
a terminal location predictor configured to predict a predicted location of the communication terminal after a predetermined time has elapsed;
an environmental information prediction unit configured to predict the dynamic environmental information after the predetermined time has elapsed;
a reception power prediction unit configured to predict reception power of the communication terminal after the predetermined time has elapsed, based on path information of radio wave propagation calculated in advance at a predicted position of the communication terminal or an evaluation point around the predicted position, and path information of paths blocked by the dynamic environmental information after the predetermined time has elapsed;
A received power prediction system comprising:

以上、本実施形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 The present embodiment has been described above, but the present invention is not limited to such a specific embodiment, and various modifications and variations are possible within the scope of the gist of the present invention as described in the claims.

1 受信電力予測システム
101 環境情報取得部
102 端末位置取得部
103 端末位置予測部
104 環境情報予測部
105 受信電力予測部
113 推定結果記憶部113
206 電波伝搬のパス情報
211 LiDAR
212 ステレオカメラ
213 深度カメラ
214 カメラ
215 無線センシングデバイス
205 評価地点
701 第1フレネルゾーン
1 Received power prediction system 101 Environmental information acquisition unit 102 Terminal position acquisition unit 103 Terminal position prediction unit 104 Environmental information prediction unit 105 Received power prediction unit 113 Estimation result storage unit 113
206 Radio wave propagation path information 211 LiDAR
212 Stereo camera 213 Depth camera 214 Camera 215 Wireless sensing device 205 Evaluation point 701 First Fresnel zone

Claims (6)

受信電力予測システムが、
所定のエリアにある移動体の位置を示す情報を含む物体の動的な環境情報を取得する取得処理と、
前記所定のエリアにある通信端末の位置を取得する処理と、
所定の時間を経過後の前記通信端末の予測位置を予測する処理と、
前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報を予測する処理と、
前記通信端末の予測位置又は前記予測位置の周辺の評価地点で予め算出した電波伝搬のパス情報に含まれる全てのパスから、前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報に含まれる前記移動体の位置によって遮断されるパスを削除して、前記所定の時間を経過後の前記通信端末の受信電力を予測する予測処理と、
を実行する、受信電力予測方法。
The received power prediction system
an acquisition process for acquiring dynamic environmental information of an object, including information indicating the position of a moving object in a predetermined area;
A process of acquiring the location of a communication terminal in the predetermined area;
predicting a predicted location of the communication terminal after a predetermined time has elapsed;
a process of predicting the dynamic environmental information after the predetermined time has elapsed;
a prediction process for predicting the received power of the communication terminal after the predetermined time has elapsed by deleting paths that are blocked by the position of the moving body included in the dynamic environment information from all paths included in path information of radio wave propagation that is calculated in advance at the predicted position of the communication terminal or an evaluation point around the predicted position;
A received power prediction method that performs the above.
前記取得処理で取得する前記動的な環境情報は、3次元センサで取得した前記物体の3次元点群データ、深度データ、又は位置データを含む、請求項1に記載の受信電力予測方法。 The received power prediction method of claim 1, wherein the dynamic environmental information acquired in the acquisition process includes three-dimensional point cloud data, depth data, or position data of the object acquired by a three-dimensional sensor. 前記電波伝搬のパス情報は、前記所定のエリアの静的な環境情報を用いて、電波伝搬特性推定により予め生成した前記評価地点におけるパス情報を含む、請求項1に記載の受信電力予測方法。 The received power prediction method according to claim 1, wherein the radio wave propagation path information includes path information at the evaluation point generated in advance by estimating radio wave propagation characteristics using static environmental information for the specified area. 前記受信電力予測システムは、前記所定のエリア内の複数の評価地点で予め生成した前記電波伝搬のパス情報を有する、請求項3に記載の受信電力予測方法。 The received power prediction method described in claim 3, wherein the received power prediction system has path information of the radio wave propagation generated in advance at multiple evaluation points within the specified area. 前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報は、前記所定の時間を経過後に前記所定のエリアにある移動体の位置を示す情報を含み、
前記予測処理は、前記評価地点で予め算出した前記電波伝搬のパス情報に含まれる全てのパスから、前記所定の時間を経過後に前記所定のエリアにある移動体によって遮断されるパスを削除して、前記所定の時間を経過後の前記通信端末の受信電力を予測する、請求項3に記載の受信電力予測方法。
the dynamic environmental information after the predetermined time has elapsed includes information indicating a position of a moving object in the predetermined area after the predetermined time has elapsed;
4. The received power prediction method according to claim 3, wherein the prediction process predicts the received power of the communication terminal after the predetermined time has elapsed by deleting paths that are blocked by a moving object in the predetermined area from all paths included in the path information of radio wave propagation calculated in advance at the evaluation point.
所定のエリアにある移動体の位置を示す情報を含む物体の動的な環境情報を取得するように構成されている環境情報取得部と、
前記所定のエリアにある通信端末の位置を取得するように構成されている端末位置取得部と、
所定の時間を経過後の前記通信端末の予測位置を予測するように構成されている端末位置予測部と、
前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報を予測するように構成されている環境情報予測部と、
前記通信端末の予測位置又は前記予測位置の周辺の評価地点で予め算出した電波伝搬のパス情報に含まれる全てのパスから、前記所定の時間を経過後の前記動的な環境情報に含まれる前記移動体の位置によって遮断されるパスを削除して、前記所定の時間を経過後の前記通信端末の受信電力を予測するように構成されている受信電力予測部と、
を有する、受信電力予測システム。
an environment information acquisition unit configured to acquire dynamic environment information of an object, including information indicating the position of a moving object in a predetermined area;
a terminal location acquisition unit configured to acquire the location of a communication terminal in the predetermined area;
a terminal location predictor configured to predict a predicted location of the communication terminal after a predetermined time has elapsed;
an environmental information prediction unit configured to predict the dynamic environmental information after the predetermined time has elapsed;
a reception power prediction unit configured to predict reception power of the communication terminal after the predetermined time has elapsed by deleting paths that are blocked by the position of the moving object included in the dynamic environment information from all paths included in path information of radio wave propagation that is calculated in advance at the predicted position of the communication terminal or an evaluation point around the predicted position;
A received power prediction system comprising:
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