| 講演名 | 2023-04-13 HAPS移動通信システムにおけるニューラルネットワークを用いた動的エリア最適化アルゴリズム 高畠 航(ソフトバンク), 柴田 洋平(ソフトバンク), 星野 兼次(ソフトバンク), 長手 厚史(ソフトバンク), |
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| 抄録(和) | 高度 20km の成層圏から地上の携帯端末に直接通信サービスを提供するHAPS (High-Altitude Platform Station) 移動通信システムは大規模災害等を用途とした新たな通信プラットホームとして注目されている。筆者等はHAPSのサービスエリアを複数のセルで構成する場合において、ユーザ分布の変化に応じて通信キャパシティ等を最大化するようにセル構成（各セルに対応するビーム方向やビーム幅）を遺伝的アルゴリズム（GA）を用いて最適化する動的エリア最適化技術をこれまで検討してきた。GAはユーザ分布が変わる度に最適値の探索に常に一定の計算コストがかかるため、大規模災害やイベント等の急なユーザ分布の変化に即座に対応できないことが課題である。本稿では、GAの最適化結果を教師データとして事前に学習しておくことで、未知の分布に即座に対応可能なニューラルネットワークを用いた動的エリア最適化方式を提案する。また、シミュレーション評価により、日本国内の人口データに対して、提案手法で推定したビームによる目的関数のCDF特性がほぼGAと同等になることを示す。 |
| 抄録(英) | HAPS(High-Altitude Platform Station) attracts attention as a new communication platform which provides wide area communication services directly to smartphones on the ground from the stratosphere. We have developed a dynamic area optimization technique that uses Genetic Algorithm(GA) to optimize cell configuration, such as beam direction and width, to maximize communication capacity in response to changes in user distribution when the HAPS service area consists of multiple cells. However, GA incurs computational cost when searching for optimal values each time the user distribution changes, which means that it cannot immediately respond to sudden changes caused by large-scale disasters or events. In this paper, we propose a dynamic area optimization method that uses Neural Network which pre-learns GA optimization results as training data and can immediately respond to unknown distributions. Simulation results show that the objective function CDF by beams the proposed method predicts are nearly equivalent to GA for population data extracted from Japan. |
| キーワード(和) | HAPS / セル構成 / 最適化 / ユーザ分布 / GA / ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | HAPS / Cell Configuration / Optimization / User Distribution / GA / Neural Network |
| 資料番号 | RCS2023-4 |
| 発行日 | 2023-04-06 (RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
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| 開催期間 | 2023/4/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 松江ニューアーバンホテル + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Matsue New Urban Hotel, and online |
| テーマ（和） | 鉄道，車車間・路車間通信，無線アクセス技術，一般 |
| テーマ（英） | Railroad Communications, Inter-Vehicle Communications, Road to Vehicle Communications, Radio Access Technologies, Wireless Communications, etc. |
| 委員長氏名（和） | 樋口 健一(東京理科大) |
| 委員長氏名（英） | Kenichi Higuchi(Tokyo Univ. of Science) |
| 副委員長氏名（和） | 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 牟田 修(九大) |
| 副委員長氏名（英） | Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 山本 哲矢(パナソニック) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) |
| 幹事氏名（英） | Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm) / Osamu Nakamura(Sharp) |
| 幹事補佐氏名（和） | 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 菅野 一生(KDDI総合研究所) / 張 裕淵(東工大) / 丸田 一輝(東京理科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Issei Kanno(KDDI Research) / Yuyuan Chang(Tokyo Inst. of Tech) / Kazuki Maruta(Tokyo Univ. of Science) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | HAPS移動通信システムにおけるニューラルネットワークを用いた動的エリア最適化アルゴリズム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Neural Network based Dynamic Area Optimization Algorithm for HAPS Mobile Communication Systems |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | HAPS / HAPS |
| キーワード(2)（和/英） | セル構成 / Cell Configuration |
| キーワード(3)（和/英） | 最適化 / Optimization |
| キーワード(4)（和/英） | ユーザ分布 / User Distribution |
| キーワード(5)（和/英） | GA / GA |
| キーワード(6)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高畠 航 / Wataru Takabatake |
| 第 1 著者 所属（和/英） | ソフトバンク(略称：ソフトバンク) SoftBank(略称：SB) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 柴田 洋平 / Yohei Shibata |
| 第 2 著者 所属（和/英） | ソフトバンク(略称：ソフトバンク) SoftBank(略称：SB) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 星野 兼次 / Kenji Hoshino |
| 第 3 著者 所属（和/英） | ソフトバンク(略称：ソフトバンク) SoftBank(略称：SB) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 長手 厚史 / Atsushi Nagate |
| 第 4 著者 所属（和/英） | ソフトバンク(略称：ソフトバンク) SoftBank(略称：SB) |
| 発表年月日 | 2023-04-13 |
| 資料番号 | RCS2023-4 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | RCS-3 |
| ページ範囲 | pp.19-24(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-04-06 (RCS) |