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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-21 10:20 ブロック座標降下法を用いたベイズ最適化による高密度な無線基地局設計 ○髙森翔琉・佐藤光哉（電通大）  SR2026-23 |
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| 抄録 | （和） | 無線通信システムにおいて，高速・高信頼な通信品質を広域にわたって提供するためには，複数基地局の配置・送信電力・アンテナの向きや角度等の複数パラメータの入念な事前設計が必須である．複雑な電波伝搬特性を考慮した上での通信品質に関する目的関数の閉形式での定式化は困難であり，電波伝搬シミュレーションとパラメータの探索の繰り返しが求められる．一方で，レイトレーシングをはじめとした高精度な電波伝搬シミュレーションは計算コストが高く，限られた回数で効率よく探索するアルゴリズムの設計が重要である．本問題に対し，ベイズ最適化 (BO: Bayesian Optimization)に基づくブラックボックス最適化による発見的なパラメータ探索が有効である．一方，基地局設計では各基地局が複数の設計変数を持つため，基地局数に比例して入力次元が増加し，従来のBOでは収束性能が急激に劣化する．本稿では，多数の基地局のパラメータの効率的な探索を実現するため，ブロック座標降下法に基づくパラメータ探索法を提案する．具体的に，全基地局のパラメータを一括で探索するのではなく，基地局1台のパラメータを1つのブロックとみなし，ブロックごとに探索を実施する．屋外都市環境を想定した数値実験により，提案手法が正則配置や全基地局パラメータを同時に最適化する手法に比べて高い面積あたりの平均スループットを達成することを示す． |
| （英） | In wireless communication systems, careful pre-deployment design of base station (BS) parameters, such as BS locations, transmission powers, and antenna orientations, is essential for providing high-speed and highly reliable communication over a wide area. It is difficult to formulate a closed-form objective function for communication quality while considering complex radio propagation characteristics; this feature requires repeated radio propagation simulations and parameter exploration. However, high-fidelity radio propagation simulations, such as ray tracing, are computationally expensive, making it important to design algorithms that efficiently explore parameters with a limited number of evaluations. For this problem, Bayesian optimization (BO), a black-box optimization framework, is effective for efficient parameter exploration. However, in BS design, each BS has multiple design variables, and thus the input dimensionality scales with the number of BSs, causing the performance of naive BO to degrade rapidly. In this paper, we propose a parameter exploration method based on block coordinate descent for dense BS deployments. Specifically, instead of jointly exploring all BS parameters, we decompose them into per-BS blocks and explore the blocks sequentially. Numerical experiments in outdoor urban environments show that the proposed method achieves higher area-averaged throughput than square placement and joint optimization of all BS parameters. | |
| キーワード | （和） | ベイズ最適化 / ブロック座標降下法 / 基地局設計 / / / / / |
| （英） | Bayesian optimization / block coordinate descent / base station design / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 120, SR2026-23, pp. 18-23, 2026年7月. | |
| 資料番号 | SR2026-23 | |
| 発行日 | 2026-07-14 (SR) | |
| 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 | SR2026-23 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR RCC |
| 開催期間 | 2026-07-21 - 2026-07-23 |
| 開催地（和） | 山口県婦人教育文化会館（カリエンテ山口） |
| 開催地（英） | Yamaguchi |
| テーマ（和） | IoT、無線分散ネットワーク、センサネットワーク、 制御通信、ネットワーク制御、一般 |
| テーマ（英） | IoT, Wireless Distributed Networks, Sensor Networks, Control Communications, Network Control, General Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2026-07-SR-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ブロック座標降下法を用いたベイズ最適化による高密度な無線基地局設計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Dense Wireless Base Station Design Based on Bayesian Optimization with Block Coordinate Descent |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ最適化 / Bayesian optimization |
| キーワード(2)（和/英） | ブロック座標降下法 / block coordinate descent |
| キーワード(3)（和/英） | 基地局設計 / base station design |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 髙森 翔琉 / Kakeru Takamori / タカモリ カケル |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 光哉 / Koya Sato / サトウ コウヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-21 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2026-23 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.120 |
| ページ範囲 | pp.18-23 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-14 (SR) |
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