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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-04-13 11:30 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・柴田洋平・星野兼次・長手厚史（ソフトバンク）  RCS2023-4 |
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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。 |
| （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 / / |
| （英） | HAPS / Cell Configuration / Optimization / User Distribution / GA / Neural Network / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 3, RCS2023-4, pp. 19-24, 2023年4月. | |
| 資料番号 | RCS2023-4 | |
| 発行日 | 2023-04-06 (RCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCS2023-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2023-04-13 - 2023-04-14 |
| 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. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2023-04-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高畠 航 / Wataru Takabatake / タカバタケ ワタル |
| 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/ヨミ） | 柴田 洋平 / Yohei Shibata / シバタ ヨウヘイ |
| 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/ヨミ） | 星野 兼次 / Kenji Hoshino / ホシノ ケンジ |
| 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/ヨミ） | 長手 厚史 / Atsushi Nagate / ナガテ アツシ |
| 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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-04-13 11:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2023-4 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.3 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-04-06 (RCS) |
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