[B-5-1] HAPS多セル構成に対するNeural Networkを用いた動的エリア最適化アルゴリズムの評価
キーワード:High-Altitude Platform Station (HAPS)、セル構成、最適化、ユーザー分布、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム
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を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。そこで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した。本稿では、多セル化に向けて6セル構成に拡張した場合での提案方式の有効性を検証する。
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