特許7791128IP Force 特許公報全文掲載

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基地局機能配置決定装置、方法及びプログラムに係り、特に、無線アクセスネットワークの各セルの基地局機能配置を予測モデルにより全体最適を考慮して決定する基地局機能配置決定装置、方法及びプログラム関する。

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、RANの本番環境において基地局機能配置を試行錯誤することは、不適切な基地局機能配置を選択することにより通信品質を劣化させる等のリスクを伴う。また、学習モデルの精度が高まるまで試行錯誤を続ける必要があり時間を要する。さらに、本番環境でのリスクを減らすためにシミュレーション環境を使用することも考えられるが、本番環境とシミュレーション環境の間に生じるモデル化誤差は学習モデルの精度を劣化させる。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

の目的を達成するために、本発明は、無線アクセスネットワークの各セルの基地局機能配置を決定する基地局機能配置決定装置において、セル毎に制御周期tにおける基地局機能配置、要求スループット及びリソース使用量に基づいて制御周期t+1におけるリソース使用量及び要求品質達成率を予測する予測モデルと、セル毎に任意の制御時刻における要求スループット及びリソース使用量並びに全ての基地局機能配置を、対応する・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、RANに対してマニュアル制御したり、比較的リスクの低いフィードバック制御をした実績データを用いて学習モデルを事前に学習したりすることが可能となり、強化学習を用いた方法における課題である、試行錯誤に伴うリスクや時間が不要となり、シミュレーション環境が不要となる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本発明の一無線アクセスネットワーク（RAN）の構成例を示すブロック図である。
【図2】 RANの基地局機能配置の例を示す説明図である。
【図3】 基地局機能配置制御部の構成例を示すブロック図である。
【図4】 基地局機能配置制御方法の概略手順のフローチャートである。
【図5】 基地局機能配置制御方法の詳細な手順の例を示すシーケンス図である。
【図6】 学習モデルの構築方法を模式的に示した図である。
【図7】 ヒルクライム法による最適化手順の例を示したフローチャートである。

代表図 図1本件の代表的な図

1…無線アクセスネットワーク（RAN）、2…基地局機能群、10…SMOフレームワーク、11…SMO機能部、12…Non-RT RIC、20…基地局機能配置制御部、201…基地局機能配置情報取得部、202…基地局機能配置情報記憶部、203…KPI取得部、204…基地局機能配置設定情報送信部、205…制御部

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