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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-10-23 10:30 強化学習を用いたミリ波帯5G基地局の配置位置とアナログビームパターン設計の同時最適化に関する検討 ○福島 健・篠原笑子・中平俊朗・村山大輔・淺井裕介（NTT）・藤橋卓也・猿渡俊介（阪大）  RCS2025-123 |
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| 抄録 | （和） | 無線トラヒック量の増加に対応するためには無線帯域の拡大が重要であり，第6世代移動体通信やIEEE 802.11ay等ではミリ波帯の高周波数帯の活用が検討されている．ミリ波帯を用いる無線基地局は遮蔽物による減衰が大きく直進性が高いため，広範なエリアにおけるuser equipment (UE)をカバーするには複数のミリ波基地局に対して，その配置位置およびビーム設定を最適化することが重要である．しかしながら，既存研究においてこれら2つのパラメータを同時に最適化する手法は十分に検討されておらず，総当たり法を用いた場合には組合せ数が膨大となり遮蔽物やUE配置等の環境変動へのリアルタイムな対応が困難になるなどの課題がある．そこで本稿では，強化学習を用いて複数の無線基地局の配置位置とビーム設定を少ない計算時間で同時に最適化する手法を提案する．シミュレーション評価の結果，提案手法は遺伝的アルゴリズムと比較して約1.4倍，総当たり法と比較して約8.0倍の計算時間の短縮を達成しつつ，reference signal received powerが-85 dBm以上となるUEの割合をほぼ100％にすることが可能であることを示す． |
| （英） | Expanding the available spectrum is essential to correspond the increasing wireless traffic, and the utilization of higher frequency bands, such as the millimeter-wave (mmWave) band, is being actively explored. Base stations operating in the mmWave band exhibit strong directivity and are highly susceptible to attenuation caused by obstacles. Therefore, to ensure coverage of a wide area for user equipment (UE), it is important to jointly optimize the placement of multiple mmWave base stations and their beam settings. However, existing studies have not sufficiently studied the simultaneous optimization of these two parameters. When using brute-force search, the number of possible combinations becomes extremely large, making it difficult to adapt in real-time to environmental changes. To address this issue, this paper proposes a method that utilizes reinforcement learning to simultaneously optimize multiple base stations' placement and beam settings with significantly reduced computational time. Simulation results show that the proposed method achieves approximately 14 times faster computation than a genetic algorithm and about 80 times faster than brute-force search. It maintains the percentage of UEs whose reference signal received power exceeds -85 dBm at nearly 100%. | |
| キーワード | （和） | 無線ネットワーク / ミリ波 / ネットワーク最適化 / 強化学習 / / / / |
| （英） | Wireless network / millimeter-wave / network optimization / reinforcement learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 214, RCS2025-123, pp. 1-6, 2025年10月. | |
| 資料番号 | RCS2025-123 | |
| 発行日 | 2025-10-16 (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 | RCS2025-123 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2025-10-23 - 2025-10-24 |
| 開催地（和） | 伊東市観光会館 |
| 開催地（英） | Ito-shi-Kanko-Kaikan |
| テーマ（和） | 無線通信方式，無線通信システム，標準化，将来システムおよび一般 |
| テーマ（英） | Wireless Communication Schemes, Wireless Communication Systems, Wireless Standards, Future Wireless Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2025-10-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強化学習を用いたミリ波帯5G基地局の配置位置とアナログビームパターン設計の同時最適化に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Joint Optimization of Millimeter-Wave 5G Base Station Placement and Analog Beam Pattern Setting Using Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 無線ネットワーク / Wireless network |
| キーワード(2)（和/英） | ミリ波 / millimeter-wave |
| キーワード(3)（和/英） | ネットワーク最適化 / network optimization |
| キーワード(4)（和/英） | 強化学習 / reinforcement learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 福島 健 / Takeru Fukushima / フクシマ タケル |
| 第1著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 篠原 笑子 / Shoko Shinohara / シノハラ ショウコ |
| 第2著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中平 俊朗 / Toshiro Nakahira / ナカヒラ トシロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村山 大輔 / Daisuke Murayama / ムラヤマ ダイスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 淺井 裕介 / Yusuke Asai / アサイ ユウスケ |
| 第5著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤橋 卓也 / Takuya Fujihashi / フジハシ タクヤ |
| 第6著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The university of osaka (略称： Osaka Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 猿渡 俊介 / Shunsuke Saruwatari / サルワタリ シュンスケ |
| 第7著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The university of osaka (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-10-23 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2025-123 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.214 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-10-16 (RCS) |
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