JP7491368B2 - Information processing device, information processing method, and communication device - Google Patents

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Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及び通信装置に関する。 The present disclosure relates to an information processing device, an information processing method, and a communication device.

従来、指向性を有するアンテナデバイスを用いた通信装置が知られている。例えば、特許文献１には、一定の方向への指向性を有する通信装置において、その姿勢によらず目的の方向へ指向性を向けることができるようにした技術が開示されている。Conventionally, communication devices using directional antenna devices are known. For example, Patent Document 1 discloses a technology that enables a communication device having directivity in a fixed direction to point the directivity in a desired direction regardless of the device's position.

特開２０１２－１３４９５０号公報JP 2012-134950 A

例えば、供給側から供給されたアンテナデバイスを通信装置に用いる場合、通信装置の開発・製造側は、当該アンテナデバイスが設計したパラメータ等のパラメータデータを用いることがある。しかし、通信装置の開発・製造側は、供給されたパラメータデータを調整することができないため、アンテナデバイスを通信装置に適した設定にするのが困難であった。For example, when an antenna device provided by a supplier is used in a communication device, the developer/manufacturer of the communication device may use parameter data, such as parameters designed by the antenna device. However, because the developer/manufacturer of the communication device cannot adjust the supplied parameter data, it has been difficult to set the antenna device to a setting suitable for the communication device.

そこで、本開示では、アンテナデバイスを用いる通信装置に適したパラメータデータをアンテナデバイスの供給側に提供させることができる情報処理装置、情報処理方法及び通信装置を提案する。Therefore, this disclosure proposes an information processing device, an information processing method, and a communication device that can cause the supplier of the antenna device to provide parameter data suitable for a communication device that uses an antenna device.

上記の課題を解決するために、本開示に係る一形態の情報処理装置は、複数のアンテナモジュールを有するアンテナデバイスの環境データを提供装置に入力する入力部と、前記提供装置が前記環境データの入力に応じて生成した前記アンテナデバイスのパラメータデータを取得する取得部と、取得した前記パラメータデータと前記環境データと最適化手法とに基づいて、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定する推定部と、前記推定部の推定結果に基づいて、前記アンテナデバイスの出力が改善するように、前記環境データを変更する変更部と、を備え、前記入力部は、前記変更部が変更した前記環境データを前記提供装置に入力し、前記取得部は、変更した前記環境データの入力に応じた前記パラメータデータを取得する。In order to solve the above problem, an information processing device of one embodiment according to the present disclosure includes an input unit that inputs environmental data of an antenna device having multiple antenna modules to a providing device, an acquisition unit that acquires parameter data of the antenna device generated by the providing device in response to the input of the environmental data, an estimation unit that estimates a process related to the generation of the parameter data in the providing device based on the acquired parameter data, the environmental data, and an optimization method, and a modification unit that modifies the environmental data so as to improve the output of the antenna device based on the estimation result of the estimation unit, wherein the input unit inputs the environmental data modified by the modification unit to the providing device, and the acquisition unit acquires the parameter data in response to the input of the modified environmental data.

また、本開示に係る一形態の情報処理方法は、コンピュータが、複数のアンテナモジュールを有するアンテナデバイスの環境データを提供装置に入力すること、前記提供装置が前記環境データの入力に応じて生成した前記アンテナデバイスのパラメータデータを取得すること、取得した前記パラメータデータと前記環境データと最適化手法とに基づいて、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定すること、推定結果に基づいて、前記アンテナデバイスの出力が改善するように、前記環境データを変更すること、変更した前記環境データを前記提供装置に入力すること、変更した前記環境データの入力に応じた前記パラメータデータを取得すること、を含む。 Furthermore, one form of information processing method according to the present disclosure includes a computer inputting environmental data of an antenna device having a plurality of antenna modules into a providing device, acquiring parameter data of the antenna device generated by the providing device in response to the input of the environmental data, estimating a process for generating the parameter data in the providing device based on the acquired parameter data, the environmental data, and an optimization method, modifying the environmental data based on the estimation result so as to improve the output of the antenna device, inputting the modified environmental data into the providing device, and acquiring the parameter data in response to the input of the modified environmental data.

また、本開示に係る一形態の通信装置は、複数のアンテナモジュールを含むアンテナデバイスと、前記アンテナデバイスを制御する制御部と、を備え、前記アンテナデバイスは、情報処理装置が提供装置から取得したパラメータデータに基づいて信号を放出し、前記情報処理装置は、前記アンテナデバイスの環境データを前記提供装置に入力する入力部と、前記提供装置が前記環境データの入力に応じて生成した前記アンテナデバイスのパラメータデータを取得する取得部と、取得した前記パラメータデータと前記環境データと最適化手法とに基づいて、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定する推定部と、前記推定部の推定結果に基づいて、前記アンテナデバイスの出力が改善するように、前記環境データを変更する変更部と、を備え、前記入力部は、前記変更部が変更した前記環境データを前記提供装置に入力し、前記取得部は、変更した前記環境データの入力に応じた前記パラメータデータを取得する。In addition, a communication device of one embodiment according to the present disclosure comprises an antenna device including a plurality of antenna modules and a control unit that controls the antenna device, wherein the antenna device emits a signal based on parameter data acquired by an information processing device from a providing device, and the information processing device comprises an input unit that inputs environmental data of the antenna device to the providing device, an acquisition unit that acquires parameter data of the antenna device generated by the providing device in response to the input of the environmental data, an estimation unit that estimates a process related to the generation of the parameter data in the providing device based on the acquired parameter data, the environmental data, and an optimization method, and a modification unit that modifies the environmental data so as to improve the output of the antenna device based on the estimation result of the estimation unit, wherein the input unit inputs the environmental data modified by the modification unit to the providing device, and the acquisition unit acquires the parameter data in response to the input of the modified environmental data.

ビームフォーミング開発の概要を説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining an overview of beamforming development. 実施形態に係る情報処理装置の概要を説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining an overview of an information processing device according to an embodiment. 球面カバリッジを説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining spherical coverage. ミリ波ビーム設計の方針を説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining the millimeter wave beam design policy. 実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing device according to an embodiment. 実施形態に係る情報処理装置が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。10 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure executed by the information processing apparatus according to the embodiment. 電磁界データと球面カバリッジとの関係を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing the relationship between electromagnetic field data and spherical coverage. 電磁界データと球面カバリッジとの関係を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing the relationship between electromagnetic field data and spherical coverage. 電磁界データと球面カバリッジとの関係を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing the relationship between electromagnetic field data and spherical coverage. 電磁界データと球面カバリッジとの関係を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing the relationship between electromagnetic field data and spherical coverage. 電磁界データと球面カバリッジとの関係を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing the relationship between electromagnetic field data and spherical coverage. 電磁界データと球面カバリッジとの関係を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing the relationship between electromagnetic field data and spherical coverage. 電磁界データと球面カバリッジとの関係を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing the relationship between electromagnetic field data and spherical coverage. 実施形態に係る情報処理装置が最適化を図った場合と図っていない場合の比較結果を示すグラフである。11 is a graph showing a comparison result between a case where the information processing device according to the embodiment attempts optimization and a case where the information processing device does not attempt optimization. 実施形態に係るシステムの概要を示す図である。1 is a diagram showing an overview of a system according to an embodiment; 実施形態に係る通信装置の構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a communication device according to an embodiment. 実施形態に係る通信装置の比較例を説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining a comparative example of a communication device according to an embodiment. 情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 2 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the functions of the information processing device.

以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。Hereinafter, the embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings. In each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicated descriptions will be omitted.

［ビームフォーミング開発の概要］
ビームフォーミング技術は、無線伝送向けに一般的になりつつある。ビームフォーミングの利点の１つは、例えば、６ＧＨｚを上回る、また６０ＧＨｚまでの、またはそれを超える高キャリア周波数での伝送と親和性があることであり、広い帯域幅が実現され得る。ビームフォーミングの別の利点は、空間多重化の有効性であり、それによってスペクトル効率が向上する。 [Beamforming development overview]
Beamforming technology is becoming popular for wireless transmission. One advantage of beamforming is that it is compatible with transmission at high carrier frequencies, for example, above 6 GHz and up to 60 GHz or even higher, so that a wide bandwidth can be achieved. Another advantage of beamforming is the effectiveness of spatial multiplexing, which improves the spectral efficiency.

図１は、ビームフォーミング開発の概要を説明するための図である。供給側から供給されたアンテナデバイスのビームフォーミング開発は、図１に示すように、通信装置１００に用いるアンテナデバイスに対して、供給側１から供給されたパラメータデータＤ１０を書き込むことで行われる。パラメータデータＤ１０は、供給側１がアンテナデバイスのアンテナ単体の電磁界遠方解を周囲全球面上で測定し、測定結果から計算されたデータとなっている。しかし、パラメータの計算方法やビームの最適化方法は、供給側１から製造側２に開示されておらず、ブラックボックスとなっている。また、供給側１から製造側２に提供されるデータは、暗号化されている場合がある。 Figure 1 is a diagram for explaining an overview of beamforming development. Beamforming development of an antenna device supplied from a supplier is performed by writing parameter data D10 supplied from the supplier 1 to the antenna device used in the communication device 100, as shown in Figure 1. The parameter data D10 is data calculated from the measurement results when the supplier 1 measures the electromagnetic field far-field solution of the antenna alone of the antenna device on the entire surrounding spherical surface. However, the method of calculating the parameters and the method of optimizing the beam are not disclosed by the supplier 1 to the manufacturing side 2, and are a black box. In addition, the data provided from the supplier 1 to the manufacturing side 2 may be encrypted.

アンテナデバイスを用いる通信装置１００の製造側２は、過程Ｐ１に示すように、通信装置１００にアンテナデバイスを搭載し、各アンテナ単体に信号を加えたときの放射電磁界を測定する。製造側２は、測定した角度（φ、θ等）に対する位相と振幅（Ｖ偏波とＨ偏波）の値を有する電磁界データＤ２０を生成し、電磁界データＤ２０を供給側１の装置に入力する。As shown in process P1, the manufacturer 2 of the communication device 100 that uses the antenna device mounts the antenna device on the communication device 100 and measures the radiated electromagnetic field when a signal is applied to each antenna. The manufacturer 2 generates electromagnetic field data D20 having values of phase and amplitude (V polarization and H polarization) for the measured angle (φ, θ, etc.) and inputs the electromagnetic field data D20 to the supplying side 1 device.

供給側１は、電磁界データＤ２０が製造側２から入力されると、ビームフォーミングに必要な各ビームに対するアンテナ入力信号の位相情報が暗号化されたパラメータデータＤ１０を生成する。供給側１は、生成したパラメータデータＤ１０を製造側２に提供する。そして、製造側２は、過程Ｐ２に示すように、供給側１から提供されたパラメータデータＤ１０を通信装置１００に書き込むことで、通信装置１００からミリ波ビームが出力可能となる。When the electromagnetic field data D20 is input from the manufacturing side 2, the supplying side 1 generates parameter data D10 in which phase information of the antenna input signal for each beam required for beamforming is encrypted. The supplying side 1 provides the generated parameter data D10 to the manufacturing side 2. Then, as shown in process P2, the manufacturing side 2 writes the parameter data D10 provided from the supplying side 1 to the communication device 100, thereby enabling the communication device 100 to output a millimeter wave beam.

製造側２は、アンテナデバイスの測定を行うだけで、ビームフォーミングが可能となるが、問題点も挙げられる。例えば、製造側２は、通信装置１００が出力するミリ波ビームの形状が最適ではない場合がある。通信装置１００のミリ波ビームは、連続的に放射方向が変わるわけではなく、あらかじめ登録された数十個のビームのうち、その時の基地局の方向を考慮して一番良いビームを選んで使用する。したがって、通信装置１００は、全ビームで装置周囲のすべてをカバーしなければならず、敷き詰めるようにビームが配置されることが理想である。しかし、提供されたパラメータデータＤ１０を書き込んだ通信装置１００は、ビームを実際に測定すると、ビームが重なっていたり、不必要な方向を向いていたりする場合がある。また、製造側２は、ミリ波ビームの設計を供給側１に依存しているため、ミリ波ビームの形状を改善することができない。 Although the manufacturing side 2 can perform beamforming simply by measuring the antenna device, there are problems. For example, the manufacturing side 2 may find that the shape of the millimeter-wave beam output by the communication device 100 is not optimal. The millimeter-wave beam of the communication device 100 does not change its radiation direction continuously, but selects and uses the best beam from among several dozens of pre-registered beams, taking into account the direction of the base station at that time. Therefore, the communication device 100 must cover the entire periphery of the device with all beams, and it is ideal for the beams to be arranged in a paved manner. However, when the communication device 100 into which the provided parameter data D10 has been written actually measures the beam, the beams may overlap or point in an unnecessary direction. In addition, the manufacturing side 2 cannot improve the shape of the millimeter-wave beam because it relies on the supply side 1 to design the millimeter-wave beam.

このため、アンテナデバイスを用いる通信装置１００の製造側２は、供給されたアンテナデバイスのミリ波ビームに関して測定を行うことしかできず、通信装置１００のビームの最適化を行うことができない。本開示では、通信装置に適したアンテナデバイスのパラメータデータを供給側に提供させることができる情報処理装置、情報処理方法、通信装置等を提供する。 For this reason, the manufacturer 2 of the communication device 100 that uses the antenna device can only perform measurements on the millimeter wave beam of the supplied antenna device, and cannot optimize the beam of the communication device 100. The present disclosure provides an information processing device, an information processing method, a communication device, etc., that can cause the supplier to provide parameter data of an antenna device suitable for a communication device.

（実施形態）
［実施形態に係る情報処理装置の概要］
実施形態に係る情報処理装置の基本構成の一例を説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置の概要を説明するための図である。図３は、球面カバリッジを説明するための図である。図４は、ミリ波ビーム設計の方針を説明するための図である。 (Embodiment)
[Overview of information processing device according to embodiment]
An example of a basic configuration of an information processing device according to an embodiment will be described. Fig. 2 is a diagram for explaining an overview of an information processing device according to an embodiment. Fig. 3 is a diagram for explaining spherical coverage. Fig. 4 is a diagram for explaining a millimeter wave beam design policy.

図２に示す一例では、情報処理装置１０は、製造側２が用いるコンピュータである。提供装置２００は、アンテナデバイスの供給側１が用いるクラウドサーバ（Cloud Server）である。情報処理装置１０と提供装置２００は、ネットワークを介して通信可能なように構成されている。In the example shown in FIG. 2, the information processing device 10 is a computer used by the manufacturing side 2. The providing device 200 is a cloud server used by the supplier 1 of the antenna device. The information processing device 10 and the providing device 200 are configured to be able to communicate with each other via a network.

提供装置２００は、情報処理装置１０から電磁界データＤ２０を受け付けると、ビームフォーミングに必要な各ビームに対するアンテナ入力信号の位相情報が暗号化されたパラメータデータＤ１０を生成する。提供装置２００は、生成したパラメータデータＤ１０を暗号化し、情報処理装置１０に提供する。この場合、提供装置２００は、パラメータデータＤ１０の一部の情報を開示したコードデータＤ１１を情報処理装置１０に提供する。コードデータＤ１１は、アンテナデバイスの全ビームの放射方向を計算可能な情報を含む。本実施形態では、コードデータＤ１１は、例えば、各ビームに対するアンテナ入力信号の位相情報を含む場合について説明する。When the providing device 200 receives the electromagnetic field data D20 from the information processing device 10, it generates parameter data D10 in which phase information of the antenna input signal for each beam required for beamforming is encrypted. The providing device 200 encrypts the generated parameter data D10 and provides it to the information processing device 10. In this case, the providing device 200 provides the information processing device 10 with code data D11 disclosing a portion of the information of the parameter data D10. The code data D11 includes information that allows the radiation direction of all beams of the antenna device to be calculated. In this embodiment, a case will be described in which the code data D11 includes, for example, phase information of the antenna input signal for each beam.

情報処理装置１０は、コードデータＤ１１に基づいて全ビームの放射方向を計算する。情報処理装置１０は、過程Ｐ３に示すように、全ビームの放射方向を重ね合わせることで、通信装置の周囲をどの程度カバーできるかという指標である球面カバリッジ（Spherical Coverage）を計算する。The information processing device 10 calculates the radiation direction of all beams based on the code data D11. As shown in process P3, the information processing device 10 calculates the spherical coverage, which is an index of how much of the surroundings of the communication device can be covered, by overlapping the radiation directions of all beams.

例えば、５Ｇ（5th Generation）のミリ波通信の性能指標として第３世代パートナーシッププロジェクト（Third Generation Partnership Project：３ＧＰＰ）では、球面カバリッジが定義されている。球面カバリッジは、図３の左図に示すように、通信装置１００の周囲の球面上の各点で端末から放射されているビームの電力を測定し、ある電力以上で放射される方向がどれだけの広さであるかを示している。図３の右図は、左図の測定された等価等方放射電力に対して、その電力以下でどれだけの範囲がカバーされているかの累積確立分布を使って表している。図３の右図は、縦軸が累積確立分布［％］、横軸が等価等方放射電力［ｄＢｍ］をそれぞれ示している。図３の右図は、ある電力以下でどれだけの範囲がカバーされているかは、例えば、１－（カバー率）で表される。図３の右図は、グラフが右方向ＧＲに移動するほど、高い電力でカバーできることを示し、特性Ｃ１に示すように、カバー率が拡大して球面カバリッジが向上することを意味する。すなわち、図３の右図は、グラフが左方向ＧＬに移動するほど、特性Ｃ２に示すように、カバー率が縮小して球面カバリッジが悪いことを意味する。 For example, the Third Generation Partnership Project (3GPP) defines spherical coverage as a performance index for millimeter wave communication of 5G (5th Generation). As shown in the left diagram of FIG. 3, spherical coverage measures the power of a beam radiated from a terminal at each point on a sphere around the communication device 100, and indicates how wide the direction is radiated at a certain power or more. The right diagram of FIG. 3 uses a cumulative probability distribution to show how much range is covered below the measured equivalent isotropic radiated power in the left diagram. The right diagram of FIG. 3 shows the cumulative probability distribution [%] on the vertical axis and the equivalent isotropic radiated power [dBm] on the horizontal axis. In the right diagram of FIG. 3, the range covered below a certain power is expressed, for example, as 1-(coverage rate). The right diagram of FIG. 3 shows that the more the graph moves to the right G R , the higher the power can be covered, which means that the coverage rate expands and the spherical coverage improves as shown in characteristic C1. That is, in the right diagram of FIG. 3, as the graph moves to the left direction GL , the coverage rate decreases and the spherical coverage becomes poor, as shown by the characteristic C2.

情報処理装置１０は、図４に示すように、過程Ｐ１で測定した電磁界データＤ２０をベクトルλ、このベクトルλを提供装置２００が処理してパラメータデータＤ１０（コードデータＤ１１）を生成するシステムを関数Ｌ（・）、提供装置２００から提供され、過程Ｐ３で確認した球面カバリッジＬ（λ）と置き換える。すなわち、関数Ｌ（・）は、ベクトルλが入力されると、球面カバリッジＬ（λ）を出力する。このため、情報処理装置１０は、提供装置２００の処理をブラックボックスとした最適化問題とし、提供装置２００の出力が最大となるベクトルλ（入力）を見つける機能を実現する。As shown in FIG. 4, the information processing device 10 replaces the electromagnetic field data D20 measured in process P1 with a vector λ, the system in which the providing device 200 processes this vector λ to generate parameter data D10 (code data D11) with a function L(·), and the spherical coverage L(λ) provided by the providing device 200 and confirmed in process P3. That is, when a vector λ is input, the function L(·) outputs a spherical coverage L(λ). For this reason, the information processing device 10 realizes a function of treating the processing of the providing device 200 as a black-box optimization problem and finding a vector λ (input) that maximizes the output of the providing device 200.

例えば、関数が既知の一般的な最適化では、関数を微分して勾配を求め、最大値（極大値）を求めるが、関数Ｌ（・）は、不明である。このため、本実施形態では、情報処理装置１０は、公知であるベイズ最適化を用いて、関数Ｌ（・）を推定するための回帰モデル関数Ｌ’（・）を生成し、球面カバリッジが拡大する入力データを求める場合について説明する。ベイズ最適化は、入力と出力の関係からブラックボックスを予想するが、その時に関数が最大となりそうなところと、まだどちらとも言えないところをバランスよく探索することで、非常に少ない計算量で最大値を求めることができる。For example, in general optimization where a function is known, the function is differentiated to find the gradient and the maximum value (local maximum value) is found, but the function L(.) is unknown. For this reason, in this embodiment, the information processing device 10 uses known Bayesian optimization to generate a regression model function L'(.) for estimating the function L(.), and a case will be described where input data with expanded spherical coverage is found. Bayesian optimization predicts a black box from the relationship between input and output, but by searching in a balanced manner between where the function is likely to be maximum and where it is still unclear, the maximum value can be found with a very small amount of calculation.

［実施形態に係る情報処理装置の構成］
次に、製造側２が用いる情報処理装置１０の一例について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示す図である。図５に示す情報処理装置１０は、入出力部１１と、通信部１２と、記憶部１３と、制御部１４と、を備える。制御部１４は、入出力部１１、通信部１２及び記憶部１３と電気的に接続されている。 [Configuration of the information processing device according to the embodiment]
Next, an example of the information processing device 10 used by the manufacturing side 2 will be described. Fig. 5 is a diagram showing an example of the configuration of the information processing device 10 according to an embodiment. The information processing device 10 shown in Fig. 5 includes an input/output unit 11, a communication unit 12, a storage unit 13, and a control unit 14. The control unit 14 is electrically connected to the input/output unit 11, the communication unit 12, and the storage unit 13.

入出力部１１は、ユーザによる物理的な入力操作を検出する機能、ユーザに対して情報を出力する機能等を有する。入出力部１１は、例えば、入力装置、表示装置、スピーカー等を有する。入出力部１１は、入力操作に応じた情報を制御部１４に供給する。入出力部１１は、制御部１４の制御によって各種情報を出力する。The input/output unit 11 has a function of detecting physical input operations by the user, a function of outputting information to the user, etc. The input/output unit 11 has, for example, an input device, a display device, a speaker, etc. The input/output unit 11 supplies information corresponding to the input operation to the control unit 14. The input/output unit 11 outputs various information under the control of the control unit 14.

通信部１２は、提供装置２００等の電子機器とネットワークを介して通信を行う機能を有する。通信部１２は、例えば、有線による通信または無線による通信が可能な通信装置を用いることができる。通信部１２は、制御部１４から入力された情報、信号等を提供装置２００等に送信する。通信部１２は、外部の測定装置等から受信した測定データ等を制御部１４に供給する。The communication unit 12 has a function of communicating with electronic devices such as the providing device 200 via a network. The communication unit 12 can use, for example, a communication device capable of wired or wireless communication. The communication unit 12 transmits information, signals, etc. input from the control unit 14 to the providing device 200, etc. The communication unit 12 supplies measurement data, etc. received from an external measurement device, etc. to the control unit 14.

記憶部１３は、各種データ及びプログラムを記憶する。記憶部１３は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１３は、通信部１２が供給した各種データを記憶する。記憶部１３は、例えば、パラメータデータＤ１０、コードデータＤ１１、電磁界データＤ２０等を記憶する。The memory unit 13 stores various data and programs. The memory unit 13 is realized, for example, by a semiconductor memory element such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The memory unit 13 stores various data supplied by the communication unit 12. The memory unit 13 stores, for example, parameter data D10, code data D11, electromagnetic field data D20, etc.

パラメータデータＤ１０は、通信装置１００のアンテナデバイスを動作させるためのデータである。パラメータデータＤ１０は、提供装置２００から提供され、暗号化されたデータである。コードデータＤ１１は、アンテナデバイスのビームごとの各アンテナモジュールへ入力する振幅と位相を有するデータである。コードデータＤ１１は、提供装置２００から提供され、暗号化されていないデータである。すなわち、コードデータＤ１１は、情報処理装置１０が解析可能なデータであり、パラメータデータＤ１０の一部のデータである。電磁界データＤ２０は、提供装置２００に入力するデータである。電磁界データＤ２０は、アンテナデバイスを用いる通信装置１００の動作環境を示す情報を含むデータである。電磁界データＤ２０は、提供装置２００等から指示されたフォーマットで作成されている。本実施形態では、電磁界データＤ２０は、環境データの一例である。 The parameter data D10 is data for operating the antenna device of the communication device 100. The parameter data D10 is data provided by the providing device 200 and is encrypted data. The code data D11 is data having an amplitude and phase to be input to each antenna module for each beam of the antenna device. The code data D11 is data provided by the providing device 200 and is not encrypted. In other words, the code data D11 is data that can be analyzed by the information processing device 10, and is part of the parameter data D10. The electromagnetic field data D20 is data to be input to the providing device 200. The electromagnetic field data D20 is data including information indicating the operating environment of the communication device 100 using the antenna device. The electromagnetic field data D20 is created in a format instructed by the providing device 200 or the like. In this embodiment, the electromagnetic field data D20 is an example of environmental data.

制御部１４は、情報処理装置１０の制御を司る。制御部１４は、入力部１４Ａ、取得部１４Ｂ、推定部１４Ｃ、変更部１４Ｄ、決定部１４Ｅといった各機能部を有する。本実施形態では、入力部１４Ａ、取得部１４Ｂ、推定部１４Ｃ、変更部１４Ｄ及び決定部１４Ｅの制御部３３の各機能部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＣＵ（Micro Control Unit）等によって、情報処理装置１０内部に記憶されたプログラムがＲＡＭ（Random Access Memory）等を作業領域として実行されることにより実現される。また、各機能部は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。The control unit 14 is responsible for controlling the information processing device 10. The control unit 14 has various functional units such as an input unit 14A, an acquisition unit 14B, an estimation unit 14C, a change unit 14D, and a determination unit 14E. In this embodiment, the various functional units of the control unit 33, namely, the input unit 14A, the acquisition unit 14B, the estimation unit 14C, the change unit 14D, and the determination unit 14E, are realized, for example, by a central processing unit (CPU) or a micro control unit (MCU) executing a program stored inside the information processing device 10 using a random access memory (RAM) or the like as a working area. In addition, each functional unit may be realized, for example, by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA).

入力部１４Ａは、複数のアンテナモジュールを有するアンテナデバイスを用いる通信装置１００の電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力する。入力部１４Ａは、通信部１２を介して、電磁界データＤ２０を提供装置２００に送信することで、電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力する。例えば、提供装置２００がアプリケーションソフトウェアである場合、入力部１４Ａは、電磁界データＤ２０をアプリケーションソフトウェアに入力する構成としてもよい。The input unit 14A inputs electromagnetic field data D20 of a communication device 100 that uses an antenna device having multiple antenna modules to the providing device 200. The input unit 14A inputs the electromagnetic field data D20 to the providing device 200 by transmitting the electromagnetic field data D20 to the providing device 200 via the communication unit 12. For example, when the providing device 200 is application software, the input unit 14A may be configured to input the electromagnetic field data D20 to the application software.

取得部１４Ｂは、提供装置２００が電磁界データＤ２０の入力に応じて生成したアンテナデバイスのパラメータデータＤ１０を取得する。取得部１４Ｂは、通信部１２を介して、提供装置２００から受信したパラメータデータＤ１０と、当該パラメータデータＤ１０に関連付けられたコードデータＤ１１を取得する。取得部１４Ｂは、取得したパラメータデータＤ１０及びコードデータＤ１１を入力した電磁界データＤ２０に紐づけて記憶部１３に記憶する。なお、パラメータデータＤ１０が暗号化されていない場合、取得部１４Ｂは、暗号化されていないパラメータデータＤ１０のみを取得する構成としてもよい。The acquisition unit 14B acquires parameter data D10 of the antenna device generated by the providing device 200 in response to input of electromagnetic field data D20. The acquisition unit 14B acquires the parameter data D10 received from the providing device 200 and the code data D11 associated with the parameter data D10 via the communication unit 12. The acquisition unit 14B links the acquired parameter data D10 and the code data D11 to the input electromagnetic field data D20 and stores them in the storage unit 13. Note that if the parameter data D10 is not encrypted, the acquisition unit 14B may be configured to acquire only the unencrypted parameter data D10.

推定部１４Ｃは、取得したパラメータデータＤ１０と電磁界データＤ２０とに基づいて、提供装置２００におけるパラメータデータＤ１０の生成に関する処理を推定する。推定部１４Ｃは、ベイズ最適化を用いて、提供装置２００におけるパラメータデータＤ１０の生成に関する処理を推定する。推定部１４Ｃは、提供装置２００におけるパラメータデータＤ１０の生成に関する処理の最適化問題とし、生成に関する処理を推定する。すなわち、推定部１４Ｃは、提供装置２００の上述した関数Ｌ（・）を推定する。The estimation unit 14C estimates the process related to the generation of the parameter data D10 in the providing device 200 based on the acquired parameter data D10 and electromagnetic field data D20. The estimation unit 14C estimates the process related to the generation of the parameter data D10 in the providing device 200 using Bayesian optimization. The estimation unit 14C estimates the process related to the generation by treating the process related to the generation of the parameter data D10 in the providing device 200 as an optimization problem. In other words, the estimation unit 14C estimates the above-mentioned function L(.) of the providing device 200.

変更部１４Ｄは、推定部１４Ｃの推定結果に基づいて電磁界データＤ２０を変更する。変更部１４Ｄは、アンテナデバイスの球面カバリッジが改善するパラメータデータＤ１０を提供装置２００が生成するように、電磁界データＤ２０を変更する。電磁界データＤ２０の変更例については、後述する。The modification unit 14D modifies the electromagnetic field data D20 based on the estimation result of the estimation unit 14C. The modification unit 14D modifies the electromagnetic field data D20 so that the providing device 200 generates parameter data D10 that improves the spherical coverage of the antenna device. Examples of modifications to the electromagnetic field data D20 will be described later.

決定部１４Ｅは、提供装置２００に入力した複数の電磁界データＤ２０の中から、アンテナデバイスの球面カバリッジが最大となる電磁界データＤ２０を決定する。決定部１４Ｅは、決定した電磁界データＤ２０をアンテナデバイスに紐づけて記憶部１３に記憶する。これにより、情報処理装置１０は、決定した電磁界データＤ２０を入力部１４Ａが提供装置２００に入力することで、取得部１４Ｂが改善したパラメータデータＤ１０を提供装置２００から取得することができる。The determination unit 14E determines the electromagnetic field data D20 that maximizes the spherical coverage of the antenna device from among the multiple electromagnetic field data D20 input to the providing device 200. The determination unit 14E associates the determined electromagnetic field data D20 with the antenna device and stores it in the storage unit 13. As a result, the information processing device 10 can obtain the parameter data D10 improved by the acquisition unit 14B from the providing device 200 by inputting the determined electromagnetic field data D20 to the providing device 200 by the input unit 14A.

以上、実施形態に係る情報処理装置１０の構成例について説明した。なお、図５を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成は係る例に限定されない。本実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。The above describes an example of the configuration of the information processing device 10 according to the embodiment. Note that the above configuration described using FIG. 5 is merely an example, and the configuration of the information processing device 10 according to the embodiment is not limited to this example. The functional configuration of the information processing device 10 according to the embodiment can be flexibly modified according to the specifications and operation.

［実施形態に係る情報処理装置の処理手順］
次に、実施形態に係る情報処理装置１０の処理手順の一例について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１０が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図６に示す処理手順は、情報処理装置１０の制御部１４がプログラムを実行することによって実現される。図６に示す処理手順は、例えば、通信装置１００の設計時、開発時等のタイミングで、制御部１４によって実行される。 [Processing procedure of the information processing device according to the embodiment]
Next, an example of a processing procedure of the information processing device 10 according to the embodiment will be described. Fig. 6 is a flowchart showing an example of a processing procedure executed by the information processing device 10 according to the embodiment. The processing procedure shown in Fig. 6 is realized by the control unit 14 of the information processing device 10 executing a program. The processing procedure shown in Fig. 6 is executed by the control unit 14 at the timing of designing, developing, etc. of the communication device 100, for example.

図６に示すように、情報処理装置１０の制御部１４は、電磁界データＤ２０を初期化する（ステップＳ１０１）。例えば、制御部１４は、通信装置１００に搭載されているアンテナデバイスのアンテナモジュールの１つ１つに対し、基準となる基準信号を印加したときの放射電磁界を、記憶部１３の電磁界データＤ２０の初期値として設定する。制御部１４は、アンテナモジュールをどのような環境で使用するのかを提供装置２００で解析可能な電磁界データＤ２０を生成することになる。制御部１４は、アンテナモジュールの環境として、例えば、通信装置１００の内部の配置、構造等を示す情報含む電磁界データＤ２０を生成してもよい。制御部１４は、ステップＳ１０１の処理が終了すると、処理をステップＳ１０２に進める。6, the control unit 14 of the information processing device 10 initializes the electromagnetic field data D20 (step S101). For example, the control unit 14 sets the radiated electromagnetic field when a reference signal is applied to each of the antenna modules of the antenna device mounted on the communication device 100 as the initial value of the electromagnetic field data D20 in the storage unit 13. The control unit 14 generates electromagnetic field data D20 that can be analyzed by the providing device 200 as to the environment in which the antenna module is used. The control unit 14 may generate electromagnetic field data D20 including information indicating, for example, the internal arrangement, structure, etc. of the communication device 100 as the environment of the antenna module. When the processing of step S101 is completed, the control unit 14 advances the processing to step S102.

制御部１４は、電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力する（ステップＳ１０２）。例えば、制御部１４は、通信部１２を介して、電磁界データＤ２０を提供装置２００、所定の格納先に送信することで、電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力する。制御部１４は、ステップＳ１０２の処理が終了すると、処理をステップＳ１０３に進める。The control unit 14 inputs the electromagnetic field data D20 to the providing device 200 (step S102). For example, the control unit 14 inputs the electromagnetic field data D20 to the providing device 200 and a specified storage destination via the communication unit 12, thereby inputting the electromagnetic field data D20 to the providing device 200. When the processing of step S102 is completed, the control unit 14 advances the processing to step S103.

制御部１４は、パラメータデータＤ１０およびコードデータＤ１１を提供装置２００から取得する（ステップＳ１０３）。例えば、制御部１４は、通信部１２を介して、電磁界データＤ２０の入力に応じて提供装置２００が提供するパラメータデータＤ１０及びコードデータＤ１１を取得し、記憶部１３に記憶する。制御部１４は、ステップＳ１０３の処理が終了すると、処理をステップＳ１０４に進める。The control unit 14 acquires the parameter data D10 and the code data D11 from the providing device 200 (step S103). For example, the control unit 14 acquires the parameter data D10 and the code data D11 provided by the providing device 200 in response to the input of the electromagnetic field data D20 via the communication unit 12, and stores them in the memory unit 13. When the processing of step S103 is completed, the control unit 14 advances the processing to step S104.

制御部１４は、取得したコードデータＤ１１から位相情報を取得する（ステップＳ１０４）。例えば、コードデータＤ１１は、ビームごとの位相と振幅に関する情報を含んでいるとする。この場合、制御部１４は、コードデータＤ１１を解析することで、ビームごとのアンテナモジュールへ入力する振幅と位相を取得する。制御部１４は、ステップＳ１０４の処理が終了すると、処理をステップＳ１０５に進める。The control unit 14 acquires phase information from the acquired code data D11 (step S104). For example, the code data D11 includes information regarding the phase and amplitude of each beam. In this case, the control unit 14 analyzes the code data D11 to acquire the amplitude and phase to be input to the antenna module for each beam. When the processing of step S104 is completed, the control unit 14 advances the processing to step S105.

制御部１４は、通信装置１００の球面カバリッジを計算する（ステップＳ１０５）。例えば、制御部１４は、ビームごとの各アンテナモジュールへ入力する振幅及び位相情報と、ステップＳ１０２で提供装置２００に入力した電磁界データＤ２０とに基づいて数値計算することで、各ビームの放射パターンを計算する。制御部１４は、計算した各ビームの放射パターンに基づいて、上述した球面カバリッジを計算する。制御部１４は、ステップＳ１０５の処理が終了すると、処理をステップＳ１０６に進める。The control unit 14 calculates the spherical coverage of the communication device 100 (step S105). For example, the control unit 14 calculates the radiation pattern of each beam by performing a numerical calculation based on the amplitude and phase information input to each antenna module for each beam and the electromagnetic field data D20 input to the providing device 200 in step S102. The control unit 14 calculates the above-mentioned spherical coverage based on the calculated radiation pattern of each beam. When the processing of step S105 is completed, the control unit 14 advances the processing to step S106.

制御部１４は、電磁界データＤ２０と球面カバリッジとに基づくグラフを１点プロットする（ステップＳ１０６）。例えば、制御部１４は、電磁界データＤ２０と球面カバリッジとの関係が１点だけ求まるので、当該１点を推定グラフに対してプロットする。以下に、推定グラフの一例について説明する。The control unit 14 plots one point on a graph based on the electromagnetic field data D20 and the spherical coverage (step S106). For example, since the relationship between the electromagnetic field data D20 and the spherical coverage is obtained at only one point, the control unit 14 plots the one point on the estimated graph. An example of the estimated graph is described below.

図７は、電磁界データＤ２０と球面カバリッジとの関係を示す図である。図７は、横軸が１次元だけ切り出した電磁界データＤ２０（ベクトルλ）を示し、縦軸が電磁界データＤ２０に対する球面カバリッジの変化を示している。図７において、グラフＧ１１は、不明である提供装置２００の真の関数Ｌ（・）を示す観測できないグラフである。観測点Ｔは、ランダム入力に対して得られた出力を示している。本実施形態では、観測できるのは、あるベクトルλに対する出力の関係の１点のみであるので、ランダムな入力が与えられる。グラフＧ１２は、観測点Ｔを通過するような推定分布Ｇ１２ａを有する関数を予想したグラフである。推定分布Ｇ１２ａは、９５％の信頼区間に相当する。グラフＧ１３は、獲得関数の出力値であり、この値が高いほど最大値らしいことを示すグラフである。 Figure 7 is a diagram showing the relationship between the electromagnetic field data D20 and the spherical coverage. In Figure 7, the horizontal axis shows the electromagnetic field data D20 (vector λ) cut out in only one dimension, and the vertical axis shows the change in spherical coverage for the electromagnetic field data D20. In Figure 7, graph G11 is an unobservable graph showing the true function L(·) of the unknown providing device 200. Observation point T shows the output obtained for a random input. In this embodiment, only one point of the output relationship for a certain vector λ can be observed, so a random input is given. Graph G12 is a graph predicting a function having an estimated distribution G12a that passes through observation point T. The estimated distribution G12a corresponds to a 95% confidence interval. Graph G13 is a graph showing the output value of the acquisition function, and the higher this value, the more likely it is to be the maximum value.

図７に示す一例では、制御部１４は、電磁界データＤ２０と球面カバリッジとの関係を示す１つの出力を観測点Ｔとしてプロットしている。その結果、図７に示すグラフでは、制御部１４は、複数の観測点Ｔをプロットしたことになっている。図６に戻り、制御部１４は、ステップＳ１０６の処理が終了すると、処理をステップＳ１０７に進める。 In the example shown in Figure 7, the control unit 14 plots one output indicating the relationship between the electromagnetic field data D20 and the spherical coverage as an observation point T. As a result, in the graph shown in Figure 7, the control unit 14 has plotted multiple observation points T. Returning to Figure 6, when the processing of step S106 is completed, the control unit 14 advances the processing to step S107.

制御部１４は、最適化の終了条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０７）。例えば、制御部１４は、最適化のループの繰り返し回数が閾値を超えた場合に、最適化の終了条件を満たすと判定する。なお、終了条件は、例えば、最適化の最も性能がよくなったか否かを判定するための条件としてもよい。制御部１４は、最適化の終了条件を満たさないと判定した場合（ステップＳ１０７でＮｏ）、処理をステップＳ１０８に進める。The control unit 14 determines whether the optimization termination condition is satisfied (step S107). For example, the control unit 14 determines that the optimization termination condition is satisfied when the number of iterations of the optimization loop exceeds a threshold value. The termination condition may be, for example, a condition for determining whether the optimization performance has improved. When the control unit 14 determines that the optimization termination condition is not satisfied (No in step S107), the control unit 14 proceeds to step S108.

制御部１４は、観測点Ｔから推定分布Ｇ１２ａを計算（更新）する（ステップＳ１０８）。例えば、制御部１４は、観測不可能な真の関数Ｌ（・）を推測する推定分布Ｇ１２ａを、観測点Ｔに基づいて求めるために、ガウス過程による推定を行う。The control unit 14 calculates (updates) the estimated distribution G12a from the observation point T (step S108). For example, the control unit 14 performs estimation using a Gaussian process to obtain the estimated distribution G12a that infers the unobservable true function L(.) based on the observation point T.

ガウス過程による推定では、制御部１４は、観測点Ｔのデータを用いて、観測点Ｔ以外の全区間の平均と分散を計算する。本実施形態では、制御部１４は、真の関数Ｌ（・）が以下のガウス過程を仮定するものとしている。In estimation using a Gaussian process, the control unit 14 uses data from observation point T to calculate the mean and variance of all sections other than observation point T. In this embodiment, the control unit 14 assumes that the true function L(.) is the following Gaussian process.

例えば、観測した入力の任意の部分集合｛ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ｝⊂ｘに対して、観測値｛ｆ（ｘ１），ｆ（ｘ２），・・・，ｆ（ｘｎ）｝⊂Ｒｎが、式（１）に示す平均値ｍ（ｘ１：ｎ）、式（２）に示す共分散Ｋ（ｘ１：ｎ）のガウス分散に従うとき、これをガウス過程と呼ぶ。なお、ｎは整数である。
平均値ｍ（ｘ１：ｎ）＝｛ｍ（ｘ１），ｍ（ｘ２），・・・，ｍ（ｘｎ）｝・・・式（１）

Figure 0007491368000001
ｋは、引数間の類似度を測る核関数で、Κはそのベクトルである。 For example, when the observed values {f( x1 ), f( x2 ), ..., f( xn )} ⊂ Rn for any subset of observed inputs { x1 , x2 , ..., xn } ⊂ x follow the Gaussian distribution with mean m(x1 :n ) shown in equation (1) and covariance K(x1 :n ) shown in equation (2), this is called a Gaussian process, where n is an integer.
Average value m(x1 :n )={m( x1 ), m( x2 ), ..., m( xn )}...Equation (1)
Figure 0007491368000001
 k is a kernel function that measures the similarity between arguments, and K is its vector.

この仮定の下で、観測していない入力に対する推定分布ｐ（ｙｎ＋１｜ｙ）の条件付き分布は、下記の式（３）で表現される。なお、ｙは、通常、関数ｆにノイズの平均、分散の正規分布を加えたものである。ただし、ｍ（ｙｎ＋１）は、平均であり、下記の式（４）で表現することができる。σ２（ｙｎ＋１）は、分散であり、下記の式（５）で表現することができる。

Figure 0007491368000002
Figure 0007491368000003
Figure 0007491368000004
 Under this assumption, the conditional distribution of the estimated distribution p(y n+1 |y) for an unobserved input is expressed by the following formula (3). Note that y is usually the function f plus the normal distribution of the noise mean and variance. Here, m(y n+1 ) is the mean and can be expressed by the following formula (4). σ 2 (y n+1 ) is the variance and can be expressed by the following formula (5).
Figure 0007491368000002
Figure 0007491368000003
Figure 0007491368000004

以上を簡単化すると、式（３）は、平均が図７に示すグラフＧ１２、分散が図７に示す推定分布Ｇ１２ａとなり、観測点Ｔから離れると推定分布Ｇ１２ａ（領域の縦幅）が広くなることに相当する。制御部１４は、新たな観測点Ｔをグラフにプロット（追加）するごとに、推定分布Ｇ１２ａを再計算する。制御部１４は、ステップＳ１０８の処理が終了すると、処理をステップＳ１０９に進める。 By simplifying the above, equation (3) corresponds to the average being graph G12 shown in Figure 7, the variance being estimated distribution G12a shown in Figure 7, and the estimated distribution G12a (vertical width of the region) becoming wider as it moves away from observation point T. The control unit 14 recalculates the estimated distribution G12a each time a new observation point T is plotted (added) to the graph. When the processing of step S108 is completed, the control unit 14 advances the processing to step S109.

制御部１４は、推定分布Ｇ１２ａと獲得関数から次の入力電磁界データを決定する（ステップＳ１０９）。例えば、制御部１４は、推定した推定分布Ｇ１２ａの平均と分散と獲得関数とを用いて、次の入力電磁界データを決定する。The control unit 14 determines the next input electromagnetic field data from the estimated distribution G12a and the acquisition function (step S109). For example, the control unit 14 determines the next input electromagnetic field data using the mean and variance of the estimated distribution G12a and the acquisition function.

図８は、電磁界データＤ２０と球面カバリッジとの関係を示す図である。図８は、図７と同様の構成であり、横軸が１次元だけ切り出した電磁界データＤ２０（ベクトルλ）を示し、縦軸が電磁界データＤ２０に対する球面カバリッジの変化を示している。以下、図８を参照して、入力電磁界データの決定の一例について説明する。 Figure 8 is a diagram showing the relationship between the electromagnetic field data D20 and the spherical coverage. Figure 8 has the same configuration as Figure 7, with the horizontal axis showing the electromagnetic field data D20 (vector λ) cut out in only one dimension, and the vertical axis showing the change in spherical coverage with respect to the electromagnetic field data D20. Below, an example of determining input electromagnetic field data will be described with reference to Figure 8.

獲得関数は、種類によって活用と探索のどちらに重きが置かれるかが変わる。活用は、ある程度良いことが分かっている領域、すなわち、平均が高い領域Ｒ１の近くを次の入力とする。探索は、良いかもしれないがあまり使っていない領域、すなわち、分散が大きい領域Ｒ２の近くを次の領域とする。本実施形態では、制御部１４は、ＥＩ（Expected Improvement）と呼ばれる獲得関数を用いる場合について説明する。ＥＩは、改善の期待度に基づく関数である。制御部１４は、ＥＩを用いることにより、次の電磁界データの候補となるｘが、今までに得られている最良値τを更新する期待度が最大となるものを選択する。すなわち、次の入力電磁界データは、式（６）で表現することができる。なお、式（６）におけるＥ［］は、期待値を出力する関数である。
ＥＩ（ｘ）＝Ｅ［ｍａｘ（ｆ（ｘ）－τ，０）］・・・式（６） The acquisition function places emphasis on either exploitation or exploration depending on the type. Exploitation takes a region that is known to be somewhat good, i.e., near the region R1 with a high average, as the next input. Exploration takes a region that may be good but is not used much, i.e., near the region R2 with a large variance, as the next region. In this embodiment, the control unit 14 uses an acquisition function called EI (Expected Improvement). EI is a function based on the expected degree of improvement. By using EI, the control unit 14 selects the candidate x for the next electromagnetic field data that has the highest expected degree of updating the best value τ obtained so far. That is, the next input electromagnetic field data can be expressed by Equation (6). Note that E[ ] in Equation (6) is a function that outputs an expected value.
EI(x)=E[max(f(x)−τ,0)]...Equation (6)

図６に戻り、制御部１４は、入力電磁界データを決定すると、処理をステップＳ１１０に進める。制御部１４は、入力電磁界データに基づいて電磁界データＤ２０を更新する（ステップＳ１１０）。例えば、制御部１４は、入力電磁界データを提供装置２００の入力に適したフォーマットとなるように変換し、変換したデータで記憶部１３の電磁界データＤ２０を変更する。制御部１４は、ステップＳ１１０の処理が終了すると、処理を既に説明したステップＳ１０２に戻し、処理を継続する。これにより、制御部１４は、ステップＳ１０２以降の一連の処理を繰り返すことで、最大の球面カバリッジを得ることが可能となる。Returning to FIG. 6, once the control unit 14 has determined the input electromagnetic field data, it advances the process to step S110. The control unit 14 updates the electromagnetic field data D20 based on the input electromagnetic field data (step S110). For example, the control unit 14 converts the input electromagnetic field data to a format suitable for input to the providing device 200, and changes the electromagnetic field data D20 in the storage unit 13 with the converted data. When the process of step S110 is completed, the control unit 14 returns the process to step S102 already described, and continues the process. This allows the control unit 14 to obtain maximum spherical coverage by repeating the series of processes from step S102 onwards.

また、制御部１４は、最適化の終了条件を満たすと判定した場合（ステップＳ１０７でＹｅｓ）、処理をステップＳ１１１に進める。制御部１４は、最大の球面カバリッジの実現に必要な電磁界データＤ２０を決定する（ステップＳ１１１）。例えば、制御部１４は、最適化の処理のなかで最も性能の良かった電磁界データと球面カバリッジのペアを最適値とし、当該電磁界データＤ２０を最大の球面カバリッジの実現に必要な電磁界データＤ２０として決定する。制御部１４は、ステップＳ１１１の処理が終了すると、図６に示す処理手順を終了させる。 Also, when the control unit 14 determines that the optimization termination condition is satisfied (Yes in step S107), it advances the process to step S111. The control unit 14 determines the electromagnetic field data D20 required to achieve maximum spherical coverage (step S111). For example, the control unit 14 determines the pair of electromagnetic field data and spherical coverage with the best performance in the optimization process as the optimal value, and determines the electromagnetic field data D20 as the electromagnetic field data D20 required to achieve maximum spherical coverage. When the process of step S111 is completed, the control unit 14 ends the process procedure shown in FIG. 6.

図６に示す処理手順では、制御部１４は、ステップＳ１０２を実行することで、入力部１４Ａとして機能する。制御部１４は、ステップＳ１０３を実行することで、取得部１４Ｂとして機能する。制御部１４は、ステップＳ１０４からステップＳ１０８を実行することで、推定部１４Ｃとして機能する。制御部１４は、ステップＳ１０９からステップＳ１１０を実行することで、変更部１４Ｄとして機能する。制御部１４は、ステップＳ１１１を実行することで、決定部１４Ｅとして機能する。 In the processing procedure shown in FIG. 6, the control unit 14 functions as an input unit 14A by executing step S102. The control unit 14 functions as an acquisition unit 14B by executing step S103. The control unit 14 functions as an estimation unit 14C by executing steps S104 to S108. The control unit 14 functions as a change unit 14D by executing steps S109 to S110. The control unit 14 functions as a determination unit 14E by executing step S111.

［実施形態に係る情報処理装置の設計例］
次に、実施形態に係る情報処理装置１０の設計例について説明する。図９から図１３は、電磁界データＤ２０と球面カバリッジとの関係を示す図である。図９から図１３のグラフは、上記の図７と同様の構成であり、横軸が１次元だけ切り出した電磁界データＤ２０（ベクトルλ）を示し、縦軸が電磁界データＤ２０に対する球面カバリッジの変化を示している。 [Design Example of Information Processing Device According to the Embodiment]
Next, a design example of the information processing device 10 according to the embodiment will be described. Figures 9 to 13 are diagrams showing the relationship between electromagnetic field data D20 and spherical coverage. The graphs in Figures 9 to 13 have the same configuration as Figure 7 above, with the horizontal axis showing the electromagnetic field data D20 (vector λ) cut out in only one dimension, and the vertical axis showing the change in spherical coverage relative to the electromagnetic field data D20.

例えば、ベイズ最適化は、完全に分布が最大となるところを選んだ場合、局所解に陥ることが多い。このため、情報処理装置１０は、推定分布Ｇ１２ａが最大となるところを外し、獲得関数の出力値が高いほど最大値らしいとし、獲得関数の探索と活用のバランスに起因するものとしている。For example, in Bayesian optimization, if the location where the distribution is completely maximized is selected, it often falls into a local solution. For this reason, the information processing device 10 excludes the location where the estimated distribution G12a is maximized, and assumes that the higher the output value of the acquisition function, the more likely it is to be the maximum value, which is due to the balance between exploration and utilization of the acquisition function.

情報処理装置１０は、上記の図７に示した一例では、グラフＧ１２の値が最大となるグラフＧ１３の値Ｈを探索し、当該値Ｈに対応する電磁界データＤ２０を次の電磁界データＤ２０と決定する。これにより、情報処理装置１０は、推定分布Ｇ１２ａが最大となるところを外した電磁界データＤ２０を決定する。In the example shown in Figure 7 above, the information processing device 10 searches for the value H of the graph G13 at which the value of the graph G12 is maximum, and determines the electromagnetic field data D20 corresponding to the value H as the next electromagnetic field data D20. In this way, the information processing device 10 determines the electromagnetic field data D20 that is outside the area where the estimated distribution G12a is maximum.

情報処理装置１０は、決定した次の電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力し、提供装置２００が提供するコードデータＤ１１等を取得する。情報処理装置１０は、コードデータＤ１１の位相情報に基づいて観測点Ｔを求めると、当該観測点Ｔをプロットし、図９に示すグラフＧ１１、Ｇ１２及びＧ１３を計算する。図９に示す一例では、情報処理装置１０は、図９に示すグラフの横軸の中央付近に新たな観測点Ｔを得たことを示している。図７及び図８のグラフに対する予想では、最大になると予想したが、提供装置２００の処理の結果は、最大でないことを示している。このため、情報処理装置１０は、図９に示す一例では、グラフＧ１２の値が最大となるグラフＧ１３の値Ｈを探索し、当該値Ｈに対応する電磁界データＤ２０を次の電磁界データＤ２０と決定する。これにより、情報処理装置１０は、図８とは異なる電磁界の部分（図９中の右側）で、推定分布Ｇ１２ａが最大となりそうと予想できるため、当該電磁界に応じた電磁界データＤ２０を決定する。すなわち、情報処理装置１０は、推定分布Ｇ１２ａが最大となるところを外した電磁界データＤ２０を決定する。The information processing device 10 inputs the determined next electromagnetic field data D20 to the providing device 200 and acquires the code data D11 and the like provided by the providing device 200. When the information processing device 10 obtains the observation point T based on the phase information of the code data D11, the information processing device 10 plots the observation point T and calculates the graphs G11, G12, and G13 shown in FIG. 9. In the example shown in FIG. 9, the information processing device 10 indicates that a new observation point T has been obtained near the center of the horizontal axis of the graph shown in FIG. 9. The prediction for the graphs in FIG. 7 and FIG. 8 predicted that it would be maximum, but the result of the processing by the providing device 200 indicates that it is not maximum. For this reason, in the example shown in FIG. 9, the information processing device 10 searches for the value H of the graph G13 at which the value of the graph G12 is maximum, and determines the electromagnetic field data D20 corresponding to the value H as the next electromagnetic field data D20. As a result, the information processing device 10 predicts that the estimated distribution G12a is likely to be maximum in a part of the electromagnetic field different from that in FIG. 8 (the right side in FIG. 9), and therefore determines the electromagnetic field data D20 according to the electromagnetic field. That is, the information processing device 10 determines the electromagnetic field data D20 excluding the area where the estimated distribution G12a is maximum.

情報処理装置１０は、決定した次の電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力し、提供装置２００が提供するコードデータＤ１１等を取得する。情報処理装置１０は、コードデータＤ１１の位相情報に基づいて観測点Ｔを求めると、当該観測点Ｔをプロットし、図１０に示すグラフＧ１１、Ｇ１２及びＧ１３を計算する。図１０に示す一例では、情報処理装置１０は、図１０に示すグラフの横軸の右側付近に新たな観測点Ｔを得たことを示している。図１０に示すグラフは、提供装置２００の処理の結果が、図９のグラフに対する予想で最大になると予想した部分で最大値らしいことを示している。図１０に示す一例では、横軸の左側寄りの部分が獲得関数の出力値が高いため、情報処理装置１０は、グラフＧ１２の値が最大となるグラフＧ１３の値Ｈを探索し、当該値Ｈに対応する電磁界データＤ２０を次の電磁界データＤ２０と決定する。これにより、情報処理装置１０は、図９とは異なる電磁界の部分（図１０中の左側）で、推定分布Ｇ１２ａが最大となりそうと予想できるため、当該電磁界に応じた電磁界データＤ２０を決定する。The information processing device 10 inputs the determined next electromagnetic field data D20 into the providing device 200 and acquires the code data D11 provided by the providing device 200. When the information processing device 10 obtains the observation point T based on the phase information of the code data D11, it plots the observation point T and calculates the graphs G11, G12, and G13 shown in FIG. 10. In the example shown in FIG. 10, the information processing device 10 indicates that a new observation point T was obtained near the right side of the horizontal axis of the graph shown in FIG. 10. The graph shown in FIG. 10 indicates that the result of the processing by the providing device 200 seems to be the maximum value in the part predicted to be the maximum in the prediction for the graph in FIG. 9. In the example shown in FIG. 10, since the output value of the acquisition function is high in the part toward the left side of the horizontal axis, the information processing device 10 searches for the value H of the graph G13 where the value of the graph G12 is the maximum, and determines the electromagnetic field data D20 corresponding to the value H as the next electromagnetic field data D20. As a result, the information processing device 10 can predict that the estimated distribution G12a will be maximum in a part of the electromagnetic field different from that in FIG. 9 (the left side in FIG. 10), and therefore determines the electromagnetic field data D20 corresponding to that electromagnetic field.

情報処理装置１０は、決定した次の電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力し、提供装置２００が提供するコードデータＤ１１等を取得する。情報処理装置１０は、コードデータＤ１１の位相情報に基づいて観測点Ｔを求めると、当該観測点Ｔをプロットし、図１１に示すグラフＧ１１、Ｇ１２及びＧ１３を計算する。図１１に示す一例では、情報処理装置１０は、図１１に示すグラフの横軸の左側付近に新たな観測点Ｔを得たことを示している。図１１に示すグラフは、提供装置２００の処理の結果が、図１０のグラフに対する予想で最大になると予想した部分で最大値ではないことを示している。図１１に示す一例では、横軸の右側寄りの部分が獲得関数の出力値が高いため、情報処理装置１０は、グラフＧ１２の値が最大となるグラフＧ１３の値Ｈを探索し、当該値Ｈに対応する電磁界データＤ２０を次の電磁界データＤ２０と決定する。これにより、情報処理装置１０は、図１０とは異なる電磁界の部分（図１１中の右側）で、推定分布Ｇ１２ａが最大となりそうと予想できるため、当該電磁界に応じた電磁界データＤ２０を決定する。The information processing device 10 inputs the determined next electromagnetic field data D20 into the providing device 200 and acquires the code data D11 provided by the providing device 200. When the information processing device 10 obtains the observation point T based on the phase information of the code data D11, it plots the observation point T and calculates the graphs G11, G12, and G13 shown in FIG. 11. In the example shown in FIG. 11, the information processing device 10 indicates that a new observation point T was obtained near the left side of the horizontal axis of the graph shown in FIG. 11. The graph shown in FIG. 11 indicates that the result of the processing by the providing device 200 is not the maximum value in the part that was expected to be the maximum in the prediction for the graph in FIG. 10. In the example shown in FIG. 11, since the output value of the acquisition function is high in the part toward the right side of the horizontal axis, the information processing device 10 searches for the value H of the graph G13 where the value of the graph G12 is the maximum, and determines the electromagnetic field data D20 corresponding to the value H as the next electromagnetic field data D20. As a result, the information processing device 10 can predict that the estimated distribution G12a will be maximum in a part of the electromagnetic field different from that in FIG. 10 (the right side in FIG. 11), and therefore determines the electromagnetic field data D20 according to that electromagnetic field.

情報処理装置１０は、決定した次の電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力し、提供装置２００が提供するコードデータＤ１１等を取得する。情報処理装置１０は、コードデータＤ１１の位相情報に基づいて観測点Ｔを求めると、当該観測点Ｔをプロットし、図１２に示すグラフＧ１１、Ｇ１２及びＧ１３を計算する。図１２に示す一例では、情報処理装置１０は、図１２に示すグラフの横軸の右側に新たな観測点Ｔを得たことを示している。図１２に示すグラフは、提供装置２００の処理の結果が、図１１のグラフに対する予想で最大になると予想した部分で最大値に近づいたことを示している。The information processing device 10 inputs the determined next electromagnetic field data D20 into the providing device 200 and acquires the code data D11 etc. provided by the providing device 200. When the information processing device 10 determines the observation point T based on the phase information of the code data D11, it plots the observation point T and calculates the graphs G11, G12 and G13 shown in FIG. 12. In the example shown in FIG. 12, the information processing device 10 indicates that a new observation point T has been obtained on the right side of the horizontal axis of the graph shown in FIG. 12. The graph shown in FIG. 12 indicates that the result of the processing by the providing device 200 approached the maximum value in the portion predicted to be maximum in the prediction for the graph in FIG. 11.

情報処理装置１０は、最適化の終了条件を満たすと、図１３に示す観測点Ｔの中から、最大の球面カバリッジを示す観測点Ｔｍに対応した電磁界データＤ２０を決定する。これにより、情報処理装置１０は、ベイズ最適化を用いることで、最大値の更新に寄与しなさそうな電磁界データＤ２０の部分を用いることなく、最大の球面カバリッジに適した電磁界データＤ２０を求めることができる。その結果、情報処理装置１０は、提供装置２００のブラックボックスの処理を推定した回帰モデルを生成することで、通信装置１００に適したパラメータデータＤ１０を提供装置２００に提供させることができる。When the information processing device 10 satisfies the optimization termination condition, it determines the electromagnetic field data D20 corresponding to the observation point Tm showing the maximum spherical coverage from among the observation points T shown in FIG. 13. In this way, the information processing device 10 can use Bayesian optimization to obtain the electromagnetic field data D20 suitable for the maximum spherical coverage without using parts of the electromagnetic field data D20 that are unlikely to contribute to updating the maximum value. As a result, the information processing device 10 can cause the providing device 200 to provide parameter data D10 suitable for the communication device 100 by generating a regression model that estimates the black box processing of the providing device 200.

以上のように、提供装置２００における対象となるシステムは、目的の関数がブラックボックスであることから関数の勾配を求めることができない。このため、実施形態に係る情報処理装置１０は、最適化するために、提供装置２００（ブラックボックス）に相異なる複数の電磁界データＤ２０を与え、入出力の関係からブラックボックスの関数Ｌ（・）を推定した回帰モデルを計算する。具体的には、情報処理装置１０は、入力データとして、全球面上の各角度における振幅と位相、出力データとして、複数のミリ波ビームごとに各アンテナに入力する信号の位相情報から計算できる球面カバリッジを用いた。ただし、今回対象となるブラックボックス関数の計算には１回あたり１０分程度の時間を要する場合、情報処理装置１０は、可能な限り少ない計算回数で、ブラックボックスの関数Ｌ（・）を推定する必要がある。そこで、本実施形態では、情報処理装置１０は、最適化手法としてベイズ最適化を用いる場合について説明するが、これに限定されない。As described above, the system targeted by the providing device 200 cannot obtain the gradient of the function because the target function is a black box. For this reason, the information processing device 10 according to the embodiment provides the providing device 200 (black box) with multiple different electromagnetic field data D20 in order to optimize it, and calculates a regression model in which the black box function L(·) is estimated from the input/output relationship. Specifically, the information processing device 10 uses the amplitude and phase at each angle on the entire sphere as input data, and the spherical coverage that can be calculated from the phase information of the signal input to each antenna for each of multiple millimeter wave beams as output data. However, if the calculation of the black box function to be calculated this time takes about 10 minutes per calculation, the information processing device 10 needs to estimate the black box function L(·) with as few calculations as possible. Therefore, in this embodiment, the information processing device 10 will be described as using Bayesian optimization as an optimization method, but is not limited to this.

ベイズ最適化では、目的のブラックボックス関数の回帰モデルを計算し、その回帰モデルから獲得関数を使って次計算する入力データを決定する。このとき、情報処理装置１０は、回帰モデルとして線形回帰ではなく、ブラックボックス関数がガウス分布に従うと仮定してガウス過程回帰を採用することで、ブラックボックス関数を確率分布の形で推定することを可能としている。情報処理装置１０は、確率分布として推定することで、回帰の不確かさを含めることが可能となる。これにより、情報処理装置１０は、獲得関数で次の入力データを決定する際に、序盤は不確かさが大きく残っているエリアを優先し、終盤は回帰モデルの中でさらに最大値を更新できそうな入力データを優先するといった動作が可能となる。その結果、情報処理装置１０は、局所解に陥ることを回避しつつ、少ない計算回数で大域的最適解に到達することができる。また、情報処理装置１０は、獲得関数の種類を変更することで、最適解に到達するまでの試行回数を変化させることができる。In Bayesian optimization, a regression model of the target black-box function is calculated, and the input data to be calculated next is determined from the regression model using the acquisition function. At this time, the information processing device 10 uses Gaussian process regression, assuming that the black-box function follows a Gaussian distribution, instead of linear regression, as the regression model, thereby making it possible to estimate the black-box function in the form of a probability distribution. The information processing device 10 can include the uncertainty of the regression by estimating it as a probability distribution. This allows the information processing device 10 to operate in such a way that, when determining the next input data using the acquisition function, the information processing device 10 prioritizes areas where uncertainty remains large in the early stages, and prioritizes input data that is likely to be able to update the maximum value in the regression model in the final stages. As a result, the information processing device 10 can reach a global optimal solution with a small number of calculations while avoiding falling into a local solution. In addition, the information processing device 10 can change the number of trials until the optimal solution is reached by changing the type of acquisition function.

図１４は、実施形態に係る情報処理装置１０が最適化を図った場合と図っていない場合の比較結果を示すグラフである。図１４は、横軸が実効輻射電力、縦軸が累積確立分布（ＣＤＦ：Cumulative Distribution Function）をそれぞれ示している。図１４において、グラフＧ２１は、情報処理装置１０が最適化を図らずに、提供装置２００が提供したパラメータデータＤ１０をアンテナデバイスに書き込んで、実際に測定した測定結果を示している。グラフＧ２２は、情報処理装置１０が最適化を図った電磁界データＤ２０の入力に応じて、提供装置２００が提供したパラメータデータＤ１０をアンテナデバイスに書き込んで、実際に測定した測定結果を示している。 Figure 14 is a graph showing a comparison result between the case where the information processing device 10 according to the embodiment attempts optimization and the case where it does not. In Figure 14, the horizontal axis shows the effective radiated power, and the vertical axis shows the cumulative distribution function (CDF). In Figure 14, graph G21 shows the measurement result obtained by writing the parameter data D10 provided by the providing device 200 into the antenna device without the information processing device 10 attempting optimization. Graph G22 shows the measurement result obtained by writing the parameter data D10 provided by the providing device 200 into the antenna device in response to input of the electromagnetic field data D20 optimized by the information processing device 10, and actually measuring the data.

図１４に示すように、最適化を行ったグラフＧ２２は、最適化を行っていないグラフＧ２１に対して改善方向に移動しており、５０％ＣＤＦで０．３ｄＢ程度の改善を示している。すなわち、情報処理装置１０は、通信装置１００に対する球面カバリッジが５０％に達する時点での実効輻射電力が、最適化を行わない状態と比較して０．３ｄＢ改善させている。その結果、通信装置１００は、実効輻射電力が＋０．３ｄＢ改善すると、伝送距離が３．５％向上し、球面カバリッジが７．０％拡大する。したがって、実施形態に係る情報処理装置１０の最適化は、通信装置１００のアンテナデバイスに有効であることを示している。 As shown in FIG. 14, the optimized graph G22 has moved in the direction of improvement compared to the unoptimized graph G21, showing an improvement of about 0.3 dB at 50% CDF. That is, the information processing device 10 improves the effective radiated power at the point where the spherical coverage for the communication device 100 reaches 50% by 0.3 dB compared to a state without optimization. As a result, when the effective radiated power of the communication device 100 improves by +0.3 dB, the transmission distance improves by 3.5% and the spherical coverage expands by 7.0%. This shows that the optimization of the information processing device 10 according to the embodiment is effective for the antenna device of the communication device 100.

［実施形態に係るシステムの構成例］
図１５は、実施形態に係るシステムの概要を示す図である。図１５に示すように、システムは、上記の情報処理装置１０と、通信装置１００と、を備える。情報処理装置１０は、アンテナデバイスを製造側２に供給する供給側１の提供装置２００に電磁界データＤ２０を入力し、当該提供装置２００からアンテナデバイスのパラメータデータＤ１０を取得する。情報処理装置１０は、過程Ｐ４において、取得したパラメータデータＤ１０を通信装置１００のアンテナデバイスに書き込ませる。これにより、通信装置１００は、提供装置２００が提供するパラメータデータＤ１０を変更せずに、パラメータデータＤ１０のパラメータに基づいてアンテナデバイスから信号を放出する。なお、情報処理装置１０は、取得したパラメータデータＤ１０を、通信装置１００の製造時に書き込ませてもよいし、製造後の通信装置１００に書き込ませてもよい。 [Example of system configuration according to the embodiment]
FIG. 15 is a diagram showing an overview of a system according to an embodiment. As shown in FIG. 15, the system includes the above-mentioned information processing device 10 and a communication device 100. The information processing device 10 inputs electromagnetic field data D20 to a providing device 200 on the supply side 1 that supplies an antenna device to a manufacturing side 2, and acquires parameter data D10 of the antenna device from the providing device 200. In a process P4, the information processing device 10 writes the acquired parameter data D10 into the antenna device of the communication device 100. As a result, the communication device 100 emits a signal from the antenna device based on the parameters of the parameter data D10 without changing the parameter data D10 provided by the providing device 200. Note that the information processing device 10 may write the acquired parameter data D10 during the manufacture of the communication device 100, or may write the acquired parameter data D10 into the communication device 100 after manufacture.

また、情報処理装置１０は、提供装置２００からパラメータデータＤ１０及びコードデータＤ１１を取得すると、コードデータＤ１１に基づいて提供装置２００におけるパラメータデータＤ１０の生成に関する処理を推定する。情報処理装置１０は、推定結果に基づいてアンテナデバイスの出力を改善するように、電磁界データＤ２０を変更し、変更した電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力する。そして、情報処理装置１０は、通信装置１００に適したパラメータデータＤ１０及びコードデータＤ１１を提供装置２００から取得すると、過程Ｐ４において、当該パラメータデータＤ１０を通信装置１００のアンテナデバイスに書き込ませる。これにより、情報処理装置１０は、通信装置１００に適したパラメータデータＤ１０を提供装置２００に提供させ、当該パラメータデータＤ１０のパラメータに基づいてアンテナデバイスから信号を放出する。Furthermore, when the information processing device 10 acquires the parameter data D10 and the code data D11 from the providing device 200, it estimates the process for generating the parameter data D10 in the providing device 200 based on the code data D11. The information processing device 10 modifies the electromagnetic field data D20 so as to improve the output of the antenna device based on the estimation result, and inputs the modified electromagnetic field data D20 to the providing device 200. Then, when the information processing device 10 acquires the parameter data D10 and the code data D11 suitable for the communication device 100 from the providing device 200, in process P4, it writes the parameter data D10 to the antenna device of the communication device 100. As a result, the information processing device 10 causes the providing device 200 to provide the parameter data D10 suitable for the communication device 100, and emits a signal from the antenna device based on the parameters of the parameter data D10.

［実施形態に係る通信装置の構成例］
図１６は、実施形態に係る通信装置１００の構成例を示す図である。図１６に示す通信装置１００は、例えば、高周波帯の電波の利用のため、複数のアンテナモジュールを備えるアンテナデバイスを用いて、無線信号の指向性を制御することが可能な構成となっている。図１６に示す一例では、通信装置１００は、アンテナデバイス１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、を備える。なお、図１６は、説明を簡単化するために、実施形態に係る構成のみを記載し、他の構成を省略している。 [Example of configuration of communication device according to embodiment]
FIG. 16 is a diagram showing a configuration example of a communication device 100 according to an embodiment. The communication device 100 shown in FIG. 16 is configured to be able to control the directivity of a wireless signal using an antenna device including a plurality of antenna modules, for example, in order to utilize radio waves in a high frequency band. In the example shown in FIG. 16, the communication device 100 includes an antenna device 110, a storage unit 120, and a control unit 130. Note that, in FIG. 16, in order to simplify the explanation, only the configuration according to the embodiment is shown, and other configurations are omitted.

アンテナデバイス１１０は、他の無線通信装置と無線通信するための信号処理部である。アンテナデバイス１１０は、例えば、無線通信部と言い換えることができる。アンテナデバイス１１０は、同一帯域を使ってデータ送信とデータ受信とを同時に行うことが可能である。例えば、アンテナデバイス１１０は、基地局装置等の他の通信装置と帯域内全二重通信が可能である。アンテナデバイス１１０は、制御部１３０の制御に従って動作する。アンテナデバイス１１０は、情報処理装置１０が提供装置２００から取得したパラメータデータＤ１０がメモリ等に書き込まれている。The antenna device 110 is a signal processing unit for wireless communication with other wireless communication devices. The antenna device 110 can be referred to as, for example, a wireless communication unit. The antenna device 110 is capable of simultaneously transmitting and receiving data using the same band. For example, the antenna device 110 is capable of in-band full-duplex communication with other communication devices such as a base station device. The antenna device 110 operates under the control of the control unit 130. The antenna device 110 has parameter data D10, which the information processing device 10 acquires from the providing device 200, written in a memory or the like.

アンテナデバイス１１０は、複数のアンテナモジュール１１１を有する。アンテナモジュール１１１は、例えば、複数のアンテナ素子を有する。アンテナモジュール１１１は、パラメータデータＤ１０のパラメータによって無線信号を放出することで、目的の方向へ指向性を向ける。これにより、アンテナモジュール１１１は、ビームフォーミングが可能となる。The antenna device 110 has a plurality of antenna modules 111. The antenna module 111 has, for example, a plurality of antenna elements. The antenna module 111 directs the directivity in a desired direction by emitting a wireless signal according to the parameters of the parameter data D10. This enables the antenna module 111 to perform beamforming.

記憶部１２０は、例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部１２０は、通信装置１００の記憶手段として機能する。記憶部１２０は、制御部１３０がアンテナデバイス１１０を制御するために使用する制御情報等を記憶する。The memory unit 120 is a data readable/writable storage device such as a DRAM, an SRAM, a flash memory, or a hard disk. The memory unit 120 functions as a storage means for the communication device 100. The memory unit 120 stores control information, etc., that the control unit 130 uses to control the antenna device 110.

制御部１３０は、通信装置１００の各部を制御するコントローラである。制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ等のプロセッサ（ハードウェアプロセッサ）により実現される。例えば、制御部１３０は、通信装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムを、プロセッサがＲＡＭ等を作業領域として実行することにより実現される。なお、制御部１３０は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＡＳＩＣ、及びＦＰＧＡは、いずれもコントローラとみなすことができる。The control unit 130 is a controller that controls each part of the communication device 100. The control unit 130 is realized by a processor (hardware processor) such as a CPU or MPU. For example, the control unit 130 is realized by the processor executing various programs stored in a storage device inside the communication device 100 using a RAM or the like as a working area. The control unit 130 may be realized by an integrated circuit such as an ASIC or FPGA. The CPU, MPU, ASIC, and FPGA can all be considered as controllers.

以上、実施形態に係る通信装置１００の構成例について説明した。なお、図１６を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る通信装置１００の構成は係る例に限定されない。本実施形態に係る通信装置１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。The above describes an example of the configuration of the communication device 100 according to the embodiment. Note that the above configuration described using FIG. 16 is merely an example, and the configuration of the communication device 100 according to the embodiment is not limited to this example. The functional configuration of the communication device 100 according to the embodiment can be flexibly modified according to the specifications and operation.

［情報処理装置の最適化の有無による通信装置の特性の比較例］
図１７は、実施形態に係る通信装置１００の比較例を説明するための図である。図１７に示す比較例は、同一の構成の通信装置１００を用いた場合の比較例である。 [Comparative example of communication device characteristics with and without optimization of information processing device]
Fig. 17 is a diagram for explaining a comparative example of the communication device 100 according to the embodiment. The comparative example shown in Fig. 17 is a comparative example in which the communication device 100 having the same configuration is used.

まず、情報処理装置１０は、電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力し、提供装置２００が提供したパラメータデータＤ１０を取得する。情報処理装置１０は、電磁界データＤ２０を最適化するための変更を行うことなく、取得したパラメータデータＤ１０を通信装置１００のアンテナデバイス１１０に書き込む。その結果、通信装置１００は、パラメータデータＤ１０を使用してビームフォーミングを行った結果、製品の特性Ｃ１が得られた。First, the information processing device 10 inputs the electromagnetic field data D20 to the providing device 200 and acquires the parameter data D10 provided by the providing device 200. The information processing device 10 writes the acquired parameter data D10 to the antenna device 110 of the communication device 100 without making any changes to optimize the electromagnetic field data D20. As a result, the communication device 100 performs beamforming using the parameter data D10, and a product characteristic C1 is obtained.

次に、情報処理装置１０は、同一の電磁界データＤ２０を提供装置２００に入力し、提供装置２００が提供したパラメータデータＤ１０を取得する。情報処理装置１０は、電磁界データＤ２０とパラメータデータＤ１０（コードデータＤ１１）に基づいて最適化した電磁界データＤ２０’を提供装置２００に入力し、提供装置２００が提供した新たなパラメータデータＤ１０’を取得する。この処理を繰り返すことで、情報処理装置１０は、複数のパラメータデータＤ１０’を取得すると、通信装置１００に適したパラメータデータＤ１０’を通信装置１００のアンテナデバイス１１０に書き込む。その結果、通信装置１００は、パラメータデータＤ１０’を使用してビームフォーミングを行った結果、製品の特性Ｃ２が得られた。Next, the information processing device 10 inputs the same electromagnetic field data D20 to the providing device 200 and acquires the parameter data D10 provided by the providing device 200. The information processing device 10 inputs the electromagnetic field data D20' optimized based on the electromagnetic field data D20 and the parameter data D10 (code data D11) to the providing device 200 and acquires new parameter data D10' provided by the providing device 200. By repeating this process, the information processing device 10 acquires multiple parameter data D10' and writes the parameter data D10' suitable for the communication device 100 to the antenna device 110 of the communication device 100. As a result, the communication device 100 performed beamforming using the parameter data D10' and obtained the product characteristic C2.

その結果、通信装置１００は、電磁界データＤ２０の最適化ありの場合の製品の特性Ｃ２が、最適化なしの場合の製品の特性Ｃ１よりも向上していることが確認できた。すなわち、通信装置１００は、パラメータデータＤ１０とパラメータデータＤ１０’とのいずれかをアンテナデバイス１１０に書き込んだかによって製品の特性が変化するものである。As a result, it was confirmed that the communication device 100 has a product characteristic C2 with optimization of the electromagnetic field data D20, which is improved over the product characteristic C1 without optimization. In other words, the communication device 100 has a product characteristic that changes depending on whether the parameter data D10 or the parameter data D10' is written to the antenna device 110.

［ハードウェア構成］
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図１８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現してもよい。以下、実施形態に係る情報処理装置１０を例に挙げて説明する。図１８は、情報処理装置１０の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１３００、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１４００、通信インターフェイス１５００、及び入出力インターフェイス１６００を有する。コンピュータ１０００の各部は、バス１０５０によって接続される。 [Hardware configuration]
The information processing device 10 according to the embodiment described above may be realized by a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. 18, for example. The information processing device 10 according to the embodiment will be described below as an example. FIG. 18 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 1000 that realizes the functions of the information processing device 10. The computer 1000 has a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM (Read Only Memory) 1300, a HDD (Hard Disk Drive) 1400, a communication interface 1500, and an input/output interface 1600. Each part of the computer 1000 is connected by a bus 1050.

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。例えば、ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムをＲＡＭ１２００に展開し、各種プログラムに対応した処理を実行する。The CPU 1100 operates based on the programs stored in the ROM 1300 or the HDD 1400 and controls each part. For example, the CPU 1100 expands the programs stored in the ROM 1300 or the HDD 1400 into the RAM 1200 and executes processing corresponding to the various programs.

ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）等のブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 ROM 1300 stores boot programs such as BIOS (Basic Input Output System) executed by CPU 1100 when computer 1000 is started, as well as programs that depend on the hardware of computer 1000.

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を非一時的に記録する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。具体的には、ＨＤＤ１４００は、プログラムデータ１４５０の一例である本開示に係る情報処理プログラムを記録する記録媒体である。HDD 1400 is a computer-readable recording medium that non-temporarily records programs executed by CPU 1100 and data used by such programs. Specifically, HDD 1400 is a recording medium that records the information processing program related to the present disclosure, which is an example of program data 1450.

通信インターフェイス１５００は、コンピュータ１０００が外部ネットワーク１５５０（例えばインターネット）と接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、通信インターフェイス１５００を介して、他の機器からデータを受信したり、ＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信したりする。The communication interface 1500 is an interface for connecting the computer 1000 to an external network 1550 (e.g., the Internet). For example, the CPU 1100 receives data from other devices and transmits data generated by the CPU 1100 to other devices via the communication interface 1500.

入出力インターフェイス１６００は、入出力デバイス１６５０とコンピュータ１０００とを接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、キーボードやマウス等の入力デバイスからデータを受信する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやスピーカーやプリンタ等の出力デバイスにデータを送信する。また、入出力インターフェイス１６００は、所定の記録媒体（メディア）に記録されたプログラム等を読み取るメディアインターフェイスとして機能してもよい。メディアとは、例えばＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の光学記録媒体、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。The input/output interface 1600 is an interface for connecting the input/output device 1650 and the computer 1000. For example, the CPU 1100 receives data from an input device such as a keyboard or a mouse via the input/output interface 1600. The CPU 1100 also transmits data to an output device such as a display, a speaker, or a printer via the input/output interface 1600. The input/output interface 1600 may also function as a media interface that reads programs and the like recorded on a specified recording medium. The media may be, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory.

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、入力部１４Ａ、取得部１４Ｂ、推定部１４Ｃ、変更部１４Ｄ、決定部１４Ｅ等の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、本開示に係るプログラムや、記憶部３２内のデータが格納される。なお、ＣＰＵ１１００は、プログラムデータ１４５０をＨＤＤ１４００から読み取って実行するが、他の例として、外部ネットワーク１５５０を介して、他の装置からこれらのプログラムを取得してもよい。For example, when the computer 1000 functions as the information processing device 10 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 executes a program loaded on the RAM 1200 to realize functions such as the input unit 14A, acquisition unit 14B, estimation unit 14C, change unit 14D, and determination unit 14E. The HDD 1400 also stores the program according to the present disclosure and data in the memory unit 32. The CPU 1100 reads and executes the program data 1450 from the HDD 1400, but as another example, the CPU 1100 may acquire these programs from other devices via the external network 1550.

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。Although the preferred embodiment of the present disclosure has been described in detail above with reference to the attached drawings, the technical scope of the present disclosure is not limited to such examples. It is clear that a person with ordinary knowledge in the technical field of the present disclosure can conceive of various modified or revised examples within the scope of the technical ideas described in the claims, and it is understood that these also naturally fall within the technical scope of the present disclosure.

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。In addition, the effects described herein are merely descriptive or exemplary and are not limiting. In other words, the technology disclosed herein may provide other effects that are apparent to a person skilled in the art from the description herein, in addition to or in place of the above effects.

上記の実施形態では、情報処理装置１０は、電磁界データＤ２０を環境データとして用いる場合について説明したが、これに限定されない。環境データは、例えば、通信装置のアンテナデバイスを設置するハードウェアの構成等の構成データであってもよいし、構成データを電磁界データＤ２０に含める構成であってもよい。In the above embodiment, the information processing device 10 uses the electromagnetic field data D20 as environmental data, but this is not limited to the above. The environmental data may be, for example, configuration data such as the configuration of the hardware in which the antenna device of the communication device is installed, or may be a configuration in which the configuration data is included in the electromagnetic field data D20.

上記の実施形態では、情報処理装置１０は、パラメータデータＤ１０の最適化を無条件で実行する場合について説明したが、これに限定されない。情報処理装置１０は、例えば、提供装置２００からのパラメータデータＤ１０が最適化の必要がない場合に、最適化を行わない構成としてもよい。In the above embodiment, the information processing device 10 unconditionally performs optimization of the parameter data D10, but this is not limited to the above. For example, the information processing device 10 may be configured not to perform optimization when the parameter data D10 from the providing device 200 does not need to be optimized.

上記の実施形態では、情報処理装置１０は、コンピュータによって実現する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、情報処理装置１０は、通信装置１００によって実現してもよい。In the above embodiment, the information processing device 10 is described as being realized by a computer, but is not limited to this. For example, the information processing device 10 may be realized by a communication device 100.

（効果）
情報処理装置１０は、複数のアンテナモジュール１１１を有するアンテナデバイス１１０の環境データを提供装置２００に入力する入力部１４Ａと、提供装置２００が環境データの入力に応じて生成したアンテナデバイス１１０のパラメータデータを取得する取得部１４Ｂと、取得したパラメータデータと環境データと最適化手法とに基づいて、提供装置２００におけるパラメータデータの生成に関する処理を推定する推定部１４Ｃと、推定部１４Ｃの推定結果に基づいて、アンテナデバイス１１０の出力が改善するように、環境データを変更する変更部１４Ｄと、を備える。情報処理装置１０では、入力部１４Ａは、変更部４Ｄが変更した環境データを提供装置２００に入力し、取得部１４Ｂは、変更した環境データの入力に応じたパラメータデータを取得する。 (effect)
The information processing device 10 includes an input unit 14A that inputs environmental data of an antenna device 110 having a plurality of antenna modules 111 to a providing device 200, an acquisition unit 14B that acquires parameter data of the antenna device 110 generated by the providing device 200 in response to the input of environmental data, an estimation unit 14C that estimates a process related to generation of parameter data in the providing device 200 based on the acquired parameter data, environmental data, and an optimization method, and a change unit 14D that changes the environmental data so as to improve the output of the antenna device 110 based on the estimation result of the estimation unit 14C. In the information processing device 10, the input unit 14A inputs the environmental data changed by the change unit 14D to the providing device 200, and the acquisition unit 14B acquires parameter data in response to the input of the changed environmental data.

これにより、情報処理装置１０は、パラメータデータの生成に関する処理が不明な提供装置２００に、アンテナデバイス１１０の出力を改善する環境データを入力し、当該環境データに応じたパラメータデータを提供装置２００から取得することができる。その結果、情報処理装置１０は、アンテナデバイス１１０を用いる通信装置１００に適したパラメータデータを、アンテナデバイス１１０の供給側に提供させることができるので、通信装置１００の特性を向上させることができる。This allows the information processing device 10 to input environmental data that improves the output of the antenna device 110 to the providing device 200, whose processing for generating parameter data is unknown, and obtain parameter data corresponding to the environmental data from the providing device 200. As a result, the information processing device 10 can cause the supplier of the antenna device 110 to provide parameter data suitable for the communication device 100 that uses the antenna device 110, thereby improving the characteristics of the communication device 100.

情報処理装置１０では、推定部１４Ｃは、最適化手法としてベイズ最適化を用い、提供装置２００におけるパラメータデータの生成に関する処理を推定する。In the information processing device 10, the estimation unit 14C uses Bayesian optimization as an optimization method to estimate the process for generating parameter data in the providing device 200.

これにより、情報処理装置１０は、提供装置２００におけるパラメータデータの生成に関する処理を環境データ（入力）とパラメータデータ（出力）の関係から予想する計算量を抑制することができる。その結果、情報処理装置１０は、計算量を抑制することができるので、処理に時間を要する提供装置２００であっても、通信装置１００に適したパラメータの設計時間を短縮することができる。This allows the information processing device 10 to reduce the amount of calculation required to predict the process related to the generation of parameter data in the providing device 200 from the relationship between the environmental data (input) and the parameter data (output). As a result, the information processing device 10 can reduce the amount of calculation, so that even in the providing device 200 that requires a long time for processing, the design time of parameters suitable for the communication device 100 can be shortened.

情報処理装置１０では、推定部１４Ｃは、提供装置２００におけるパラメータデータの生成に関する処理を、ガウス過程回帰に基づく確率分布で推定する。In the information processing device 10, the estimation unit 14C estimates the process related to the generation of parameter data in the providing device 200 using a probability distribution based on Gaussian process regression.

これにより、情報処理装置１０は、提供装置２００におけるパラメータデータの生成に関する処理を、確率分布として推定することができるので、回帰の不確かさを含めることができる。その結果、情報処理装置１０は、局所解に陥ることを抑制し、アンテナデバイス１１０を用いる通信装置１００に適したパラメータデータを、アンテナデバイス１１０の供給側に提供させることができる。This allows the information processing device 10 to estimate the process related to the generation of parameter data in the providing device 200 as a probability distribution, thereby including the uncertainty of regression. As a result, the information processing device 10 is able to prevent falling into a local solution and provide parameter data suitable for the communication device 100 that uses the antenna device 110 to the supplier of the antenna device 110.

情報処理装置１０では、変更部１４Ｄは、アンテナデバイス１１０の球面カバリッジが改善するパラメータデータを提供装置２００が生成するように、環境データを変更する。In the information processing device 10, the modification unit 14D modifies the environmental data so that the providing device 200 generates parameter data that improves the spherical coverage of the antenna device 110.

これにより、情報処理装置１０は、複数のミリ波ビームごとに各アンテナに入力する信号の位相から計算可能な球面カバリッジを用いて、環境データを変更することができる。その結果、情報処理装置１０は、アンテナデバイス１１０の球面カバリッジが最大となる電磁界データＤ２０を決定することで、アンテナデバイス１１０を用いる通信装置１００に適したパラメータデータを、アンテナデバイス１１０の供給側に提供させることができる。This allows the information processing device 10 to change the environmental data using the spherical coverage that can be calculated from the phase of the signal input to each antenna for each of the multiple millimeter wave beams. As a result, the information processing device 10 can provide the supplier of the antenna device 110 with parameter data suitable for the communication device 100 that uses the antenna device 110 by determining the electromagnetic field data D20 that maximizes the spherical coverage of the antenna device 110.

情報処理装置１０では、変更部１４Ｄは、パラメータデータに基づく観測点から推定分布を計算し、推定分布と獲得関数とに基づいて環境データを変更する。In the information processing device 10, the modification unit 14D calculates an estimated distribution from observation points based on the parameter data, and modifies the environmental data based on the estimated distribution and the acquisition function.

これにより、情報処理装置１０は、獲得関数で次の環境データを決定する際に、序盤は不確かさが大きく残っているエリアを優先し、終盤は回帰モデルの中でさらに最大値を更新できそうな入力データを優先するといった処理を行うことができる。その結果、情報処理装置１０は、局所解に陥ることを回避しつつ、少ない計算回数で最適解に到達することができるので、アンテナデバイス１１０を用いる通信装置１００に適したパラメータデータを、アンテナデバイス１１０の供給側に効率よく提供させることができる。 This allows the information processing device 10 to perform processing such that, when determining the next environmental data using the acquisition function, areas where a large amount of uncertainty remains early on are prioritized, and input data that is likely to be able to further update the maximum value in the regression model is prioritized late on. As a result, the information processing device 10 can reach an optimal solution with a small number of calculations while avoiding falling into a local solution, and can efficiently provide parameter data suitable for the communication device 100 that uses the antenna device 110 to the supplier of the antenna device 110.

情報処理装置１０では、提供装置２００に入力したアンテナデバイス１１０の複数の環境データの中から、球面カバリッジが最大となる環境データを決定する決定部１４Ｅをさらに備える。The information processing device 10 further includes a determination unit 14E that determines the environmental data that maximizes the spherical coverage from among the multiple environmental data of the antenna device 110 input to the providing device 200.

これにより、情報処理装置１０は、最大の球面カバリッジの実現に必要な環境データを決定することができる。その結果、情報処理装置１０は、アンテナデバイス１１０を用いる通信装置１００により一層適したパラメータデータを、アンテナデバイス１１０の供給側に提供させることができる。This allows the information processing device 10 to determine the environmental data necessary to achieve maximum spherical coverage. As a result, the information processing device 10 can provide the supplier of the antenna device 110 with parameter data that is more suitable for the communication device 100 that uses the antenna device 110.

情報処理方法は、コンピュータが、複数のアンテナモジュール１１１を有するアンテナデバイス１１０の環境データを提供装置２００に入力すること、提供装置２００が環境データの入力に応じて生成したアンテナデバイス１１０のパラメータデータを取得すること、取得したパラメータデータと環境データと最適化手法とに基づいて、提供装置２００におけるパラメータデータの生成に関する処理を推定すること、推定結果に基づいて、アンテナデバイス１１０の出力が改善するように、環境データを変更すること、変更した環境データを提供装置に入力すること、変更した環境データの入力に応じたパラメータデータを取得すること、を含む。The information processing method includes a computer inputting environmental data of an antenna device 110 having a plurality of antenna modules 111 into a providing device 200, acquiring parameter data of the antenna device 110 generated by the providing device 200 in response to the input of environmental data, estimating a process for generating parameter data in the providing device 200 based on the acquired parameter data, environmental data and an optimization method, modifying the environmental data based on the estimation result so as to improve the output of the antenna device 110, inputting the modified environmental data into the providing device, and acquiring parameter data in response to the input of the modified environmental data.

これにより、コンピュータは、パラメータデータの生成に関する処理が不明な提供装置２００に、アンテナデバイス１１０の出力を改善する環境データを入力し、当該環境データに応じたパラメータデータを提供装置２００から取得することができる。その結果、コンピュータは、アンテナデバイス１１０を用いる通信装置に適したパラメータデータを、アンテナデバイス１１０の供給側に提供させることができるので、通信装置の特性を向上させることができる。This allows the computer to input environmental data that improves the output of the antenna device 110 to the providing device 200, whose processing for generating parameter data is unknown, and obtain parameter data corresponding to the environmental data from the providing device 200. As a result, the computer can cause the supplier of the antenna device 110 to provide parameter data suitable for a communication device that uses the antenna device 110, thereby improving the characteristics of the communication device.

通信装置１００は、複数のアンテナモジュール１１１を含むアンテナデバイス１１０と、アンテナデバイス１１０を制御する制御部１３０と、を備え、アンテナデバイス１１０は、情報処理装置１０が提供装置２００から取得したパラメータデータに基づいて信号を放出する。情報処理装置１０は、アンテナデバイス１１０の環境データを提供装置２００に入力する入力部１４Ａと、提供装置２００が環境データの入力に応じて生成したアンテナデバイス１１０のパラメータデータを取得する取得部１４Ｂと、取得したパラメータデータと環境データと最適化手法とに基づいて、提供装置２００におけるパラメータデータの生成に関する処理を推定する推定部１４Ｃと、推定部１４Ｃの推定結果に基づいて、アンテナデバイス１１０の出力が改善するように、環境データを変更する変更部１４Ｄと、を備える。情報処理装置１０では、入力部１４Ａは、変更部４Ｄが変更した環境データを提供装置２００に入力し、取得部１４Ｂは、変更した環境データの入力に応じたパラメータデータを取得する。The communication device 100 includes an antenna device 110 including a plurality of antenna modules 111 and a control unit 130 that controls the antenna device 110. The antenna device 110 emits a signal based on parameter data acquired by the information processing device 10 from the providing device 200. The information processing device 10 includes an input unit 14A that inputs environmental data of the antenna device 110 to the providing device 200, an acquisition unit 14B that acquires parameter data of the antenna device 110 generated by the providing device 200 in response to the input of environmental data, an estimation unit 14C that estimates a process related to the generation of parameter data in the providing device 200 based on the acquired parameter data, environmental data, and an optimization method, and a change unit 14D that changes the environmental data so that the output of the antenna device 110 is improved based on the estimation result of the estimation unit 14C. In the information processing device 10, the input unit 14A inputs the environmental data changed by the change unit 4D to the providing device 200, and the acquisition unit 14B acquires parameter data corresponding to the input of the changed environmental data.

これにより、通信装置１００は、情報処理装置１０がパラメータデータの生成に関する処理が不明な提供装置２００に、アンテナデバイス１１０の出力を改善する環境データを入力し、当該環境データに応じて提供装置２００から取得したパラメータデータに基づいて信号を放出することができる。その結果、通信装置１００は、自装置に適したアンテナデバイス１１０のパラメータデータに基づく信号を放出するので、通信装置の特性を向上させることができる。 In this way, the communication device 100 can input environmental data that improves the output of the antenna device 110 to the providing device 200, whose processing related to the generation of parameter data is unknown to the information processing device 10, and emit a signal based on the parameter data acquired from the providing device 200 in accordance with the environmental data. As a result, the communication device 100 emits a signal based on the parameter data of the antenna device 110 that is suitable for the device itself, thereby improving the characteristics of the communication device.

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
複数のアンテナモジュールを有するアンテナデバイスの環境データを提供装置に入力する入力部と、
前記提供装置が前記環境データの入力に応じて生成した前記アンテナデバイスのパラメータデータを取得する取得部と、
取得した前記パラメータデータと前記環境データと最適化手法とに基づいて、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定する推定部と、
前記推定部の推定結果に基づいて、前記アンテナデバイスの出力が改善するように、前記環境データを変更する変更部と、
を備え、
前記入力部は、前記変更部が変更した前記環境データを前記提供装置に入力し、
前記取得部は、変更した前記環境データの入力に応じた前記パラメータデータを取得する
情報処理装置。
（２）
前記推定部は、前記最適化手法としてベイズ最適化を用い、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記推定部は、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を、ガウス過程回帰に基づく確率分布で推定する
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記変更部は、前記アンテナデバイスの球面カバリッジが改善する前記パラメータデータを前記提供装置が生成するように、前記環境データを変更する
前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記変更部は、前記パラメータデータに基づく観測点から推定分布を計算し、前記推定分布と獲得関数とに基づいて前記環境データを変更する
前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記提供装置に入力した前記アンテナデバイスの複数の前記環境データの中から、前記球面カバリッジが最大となる前記環境データを決定する決定部をさらに備える
前記（４）または（５）に記載の情報処理装置。
（７）
コンピュータが、
複数のアンテナモジュールを有するアンテナデバイスの環境データを提供装置に入力すること、
前記提供装置が前記環境データの入力に応じて生成した前記アンテナデバイスのパラメータデータを取得すること、
取得した前記パラメータデータと前記環境データと最適化手法とに基づいて、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定すること、
推定結果に基づいて、前記アンテナデバイスの出力が改善するように、前記環境データを変更すること、
変更した前記環境データを前記提供装置に入力すること、
変更した前記環境データの入力に応じた前記パラメータデータを取得すること、
を含む情報処理方法。
（８）
複数のアンテナモジュールを含むアンテナデバイスと、
前記アンテナデバイスを制御する制御部と、
を備え、
前記アンテナデバイスは、情報処理装置が提供装置から取得したパラメータデータに基づいて信号を放出し、
前記情報処理装置は、
前記アンテナデバイスの環境データを前記提供装置に入力する入力部と、
前記提供装置が前記環境データの入力に応じて生成した前記アンテナデバイスのパラメータデータを取得する取得部と、
取得した前記パラメータデータと前記環境データと最適化手法とに基づいて、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定する推定部と、
前記推定部の推定結果に基づいて、前記アンテナデバイスの出力が改善するように、前記環境データを変更する変更部と、
を備え、
前記入力部は、前記変更部が変更した前記環境データを前記提供装置に入力し、
前記取得部は、変更した前記環境データの入力に応じた前記パラメータデータを取得する
通信装置。
（９）
コンピュータに、
複数のアンテナモジュールを有するアンテナデバイスの環境データを提供装置に入力すること、
前記提供装置が前記環境データの入力に応じて生成した前記アンテナデバイスのパラメータデータを取得すること、
取得した前記パラメータデータと前記環境データと最適化手法とに基づいて、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定すること、
推定結果に基づいて、前記アンテナデバイスの出力が改善するように、前記環境データを変更すること、
変更した前記環境データを前記提供装置に入力すること、
変更した前記環境データの入力に応じた前記パラメータデータを取得すること、
を実行させるプログラム。 Note that the following configurations also fall within the technical scope of the present disclosure.
(1)
an input unit for inputting environmental data of an antenna device having a plurality of antenna modules to a providing device;
an acquisition unit that acquires parameter data of the antenna device generated by the providing device in response to input of the environmental data;
an estimation unit that estimates a process related to generation of the parameter data in the providing device based on the acquired parameter data, the environmental data, and an optimization method;
a modification unit that modifies the environmental data based on an estimation result of the estimation unit so as to improve an output of the antenna device;
Equipped with
The input unit inputs the environmental data changed by the change unit into the providing device;
The information processing apparatus includes: an acquisition unit that acquires the parameter data according to an input of the changed environmental data.
(2)
The information processing device according to (1), wherein the estimation unit uses Bayesian optimization as the optimization method and estimates a process related to generation of the parameter data in the providing device.
(3)
The information processing device according to (2), wherein the estimation unit estimates a process relating to generation of the parameter data in the providing device using a probability distribution based on Gaussian process regression.
(4)
The information processing device according to (3), wherein the change unit changes the environmental data so that the providing device generates the parameter data that improves spherical coverage of the antenna device.
(5)
The information processing device according to (4), wherein the change unit calculates an estimated distribution from an observation point based on the parameter data, and changes the environmental data based on the estimated distribution and an acquisition function.
(6)
The information processing device according to (4) or (5), further comprising a determination unit that determines the environmental data that maximizes the spherical coverage from among the plurality of environmental data of the antenna devices input to the providing device.
(7)
The computer
inputting environmental data of an antenna device having a plurality of antenna modules into a providing device;
acquiring parameter data of the antenna device generated by the providing device in response to the input of the environmental data;
estimating a process for generating the parameter data in the providing device based on the acquired parameter data, the environmental data, and an optimization method;
modifying the environmental data based on the estimation result so as to improve the output of the antenna device;
inputting the changed environmental data into the providing device;
acquiring the parameter data according to the input of the changed environmental data;
An information processing method comprising:
(8)
an antenna device including a plurality of antenna modules;
A control unit for controlling the antenna device;
Equipped with
the antenna device emits a signal based on parameter data acquired by the information processing device from the providing device;
The information processing device includes:
an input unit for inputting environmental data of the antenna device to the providing device;
an acquisition unit that acquires parameter data of the antenna device generated by the providing device in response to input of the environmental data;
an estimation unit that estimates a process related to generation of the parameter data in the providing device based on the acquired parameter data, the environmental data, and an optimization method;
a modification unit that modifies the environmental data based on an estimation result of the estimation unit so as to improve an output of the antenna device;
Equipped with
The input unit inputs the environmental data changed by the change unit into the providing device;
The acquisition unit acquires the parameter data corresponding to an input of the changed environmental data.
(9)
On the computer,
inputting environmental data of an antenna device having a plurality of antenna modules into a providing device;
acquiring parameter data of the antenna device generated by the providing device in response to the input of the environmental data;
estimating a process for generating the parameter data in the providing device based on the acquired parameter data, the environmental data, and an optimization method;
modifying the environmental data based on the estimation result so as to improve the output of the antenna device;
inputting the changed environmental data into the providing device;
acquiring the parameter data according to the input of the changed environmental data;
A program that executes the following.

１ 供給側
２ 製造側
１０ 情報処理装置
１１ 入出力部
１２ 通信部
１３ 記憶部
１４ 制御部
１４Ａ 入力部
１４Ｂ 取得部
１４Ｃ 推定部
１４Ｄ 変更部
１４Ｅ 決定部
１００ 通信装置
１１０ アンテナデバイス
１１１ アンテナモジュール
１２０ 記憶部
１３０ 制御部
２００ 提供装置
Ｄ１０ パラメータデータ
Ｄ１１ コードデータ
Ｄ２０ 電磁界データ REFERENCE SIGNS LIST 1 Supply side 2 Manufacturing side 10 Information processing device 11 Input/output unit 12 Communication unit 13 Storage unit 14 Control unit 14A Input unit 14B Acquisition unit 14C Estimation unit 14D Change unit 14E Determination unit 100 Communication device 110 Antenna device 111 Antenna module 120 Storage unit 130 Control unit 200 Providing device D10 Parameter data D11 Code data D20 Electromagnetic field data

Claims (8)

情報処理装置から、制御することが不可能であり、複数のアンテナモジュールを有するアンテナデバイスのパラメータデータの生成に関する処理が不明な提供装置に対応する前記情報処理装置であって、
前記アンテナデバイスの環境データを前記提供装置に入力する入力部と、
前記提供装置が前記環境データの入力に応じて生成した前記パラメータデータを取得する取得部と、
を備え、
前記パラメータデータは、前記情報処理装置が解析可能なコードデータを含み、
前記コードデータは、前記アンテナデバイスの全ビームの放射方向を計算可能な情報を含み、
取得した前記パラメータデータの一部のデータである前記コードデータと前記環境データと最適化手法とに基づいて、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定する推定部と、
前記推定部の推定結果に基づいて、前記アンテナデバイスの出力が改善するように、前記環境データを変更する変更部と、
をさらに備え、
前記入力部は、前記変更部が変更した前記環境データを前記提供装置に入力し、
前記取得部は、変更した前記環境データの入力に応じた前記パラメータデータを取得する
情報処理装置。 An information processing device corresponding to a providing device that cannot be controlled from the information processing device and whose process related to generation of parameter data of an antenna device having a plurality of antenna modules is unknown,
an input unit for inputting environmental data of the antenna device to the providing device;
an acquisition unit that acquires the parameter data generated by the providing device in response to an input of the environmental data;
Equipped with
the parameter data includes code data that can be analyzed by the information processing device,
the code data includes information enabling a radiation direction of the full beam of the antenna device to be calculated;
an estimation unit that estimates a process related to generation of the parameter data in the providing device based on the code data, which is a part of the acquired parameter data, the environmental data, and an optimization method;
a modification unit that modifies the environmental data based on an estimation result of the estimation unit so as to improve an output of the antenna device;
Further equipped with
The input unit inputs the environmental data changed by the change unit into the providing device;
The information processing apparatus includes: an acquisition unit that acquires the parameter data according to an input of the changed environmental data. 前記推定部は、前記最適化手法としてベイズ最適化を用い、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定する
請求項１に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the estimation unit estimates a process related to generation of the parameter data in the providing device by using Bayesian optimization as the optimization method. 前記推定部は、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を、ガウス過程回帰に基づく確率分布で推定する
請求項２に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 2 , wherein the estimation unit estimates a process relating to generation of the parameter data in the providing device using a probability distribution based on Gaussian process regression. 前記変更部は、前記アンテナデバイスの球面カバリッジが改善する前記パラメータデータを前記提供装置が生成するように、前記環境データを変更する
請求項３に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 3 , wherein the change unit changes the environmental data so that the providing device generates the parameter data that improves spherical coverage of the antenna device. 前記変更部は、前記パラメータデータに基づく観測点から推定分布を計算し、前記推定分布と獲得関数とに基づいて前記環境データを変更する
請求項４に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 4 , wherein the change unit calculates an estimated distribution from observation points based on the parameter data, and changes the environmental data based on the estimated distribution and an acquisition function. 前記提供装置に入力した前記アンテナデバイスの複数の前記環境データの中から、前記球面カバリッジが最大となる前記環境データを決定する決定部をさらに備える
請求項５に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 5 , further comprising a determination unit that determines, from among the plurality of pieces of environmental data of the antenna devices input to the providing apparatus, the environmental data that maximizes the spherical coverage. 情報処理装置から、制御することが不可能であり、複数のアンテナモジュールを有するアンテナデバイスのパラメータデータの生成に関する処理が不明な提供装置に対応する前記情報処理装置が、
前記アンテナデバイスの環境データを前記提供装置に入力すること、
前記提供装置が前記環境データの入力に応じて生成した前記パラメータデータを取得すること、
を含み、
前記パラメータデータは、前記情報処理装置が解析可能なコードデータを含み、
前記コードデータは、前記アンテナデバイスの全ビームの放射方向を計算可能な情報を含み、
取得した前記パラメータデータの一部のデータである前記コードデータと前記環境データと最適化手法とに基づいて、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定すること、
推定結果に基づいて、前記アンテナデバイスの出力が改善するように、前記環境データを変更すること、
変更した前記環境データを前記提供装置に入力すること、
変更した前記環境データの入力に応じた前記パラメータデータを取得すること、
をさらに含む情報処理方法。 An information processing device corresponding to a providing device that cannot be controlled from the information processing device and whose processing related to generation of parameter data of an antenna device having a plurality of antenna modules is unknown,
inputting environmental data of the antenna device into the providing device;
acquiring the parameter data generated by the providing device in response to the input of the environmental data;
Including,
the parameter data includes code data that can be analyzed by the information processing device,
the code data includes information enabling a radiation direction of the full beam of the antenna device to be calculated;
estimating a process for generating the parameter data in the providing device based on the code data, which is a part of the acquired parameter data, the environmental data, and an optimization method;
modifying the environmental data based on the estimation result so as to improve the output of the antenna device;
inputting the changed environmental data into the providing device;
acquiring the parameter data according to the input of the changed environmental data;
The information processing method further includes the steps of: 複数のアンテナモジュールを含むアンテナデバイスと、
前記アンテナデバイスを制御する制御部と、
を備え、
前記アンテナデバイスは、情報処理装置が提供装置から取得したパラメータデータに基づいて信号を放出し、
前記提供装置は、前記情報処理装置から、制御することが不可能であり、前記パラメータデータの生成に関する処理が不明な装置であり、
前記情報処理装置は、
前記アンテナデバイスの環境データを前記提供装置に入力する入力部と、
前記提供装置が前記環境データの入力に応じて生成した前記パラメータデータを取得する取得部と、
を備え、
前記パラメータデータは、前記情報処理装置が解析可能なコードデータを含み、
前記コードデータは、前記アンテナデバイスの全ビームの放射方向を計算可能な情報を含み、
取得した前記パラメータデータの一部のデータである前記コードデータと前記環境データと最適化手法とに基づいて、前記提供装置における前記パラメータデータの生成に関する処理を推定する推定部と、
前記推定部の推定結果に基づいて、前記アンテナデバイスの出力が改善するように、前記環境データを変更する変更部と、
をさらに備え、
前記入力部は、前記変更部が変更した前記環境データを前記提供装置に入力し、
前記取得部は、変更した前記環境データの入力に応じた前記パラメータデータを取得する
通信装置。 an antenna device including a plurality of antenna modules;
A control unit for controlling the antenna device;
Equipped with
the antenna device emits a signal based on parameter data acquired by the information processing device from the providing device;
the providing device is a device that cannot be controlled by the information processing device and whose process for generating the parameter data is unknown;
The information processing device includes:
an input unit for inputting environmental data of the antenna device to the providing device;
an acquisition unit that acquires the parameter data generated by the providing device in response to an input of the environmental data;
Equipped with
the parameter data includes code data that can be analyzed by the information processing device,
the code data includes information enabling a radiation direction of the full beam of the antenna device to be calculated;
an estimation unit that estimates a process related to generation of the parameter data in the providing device based on the code data, which is a part of the acquired parameter data, the environmental data, and an optimization method;
a modification unit that modifies the environmental data based on an estimation result of the estimation unit so as to improve an output of the antenna device;
Further equipped with
The input unit inputs the environmental data changed by the change unit into the providing device;
The acquisition unit acquires the parameter data corresponding to an input of the changed environmental data.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117748507B (en) * 2024-02-06 2024-05-03 四川大学 Distribution network harmonic access uncertainty assessment method based on Gaussian regression model

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003264579A (en) 2002-03-06 2003-09-19 Ntt Docomo Inc Packet transferring system, controller and mobile terminal to be used for the system, and packet transferring program
JP2010010911A (en) 2008-06-25 2010-01-14 Anritsu Corp Test device and method for mobile phone terminal
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CN109714421A (en) 2018-12-28 2019-05-03 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 Intelligent network based on bus or train route collaboration joins automobilism system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003264579A (en) 2002-03-06 2003-09-19 Ntt Docomo Inc Packet transferring system, controller and mobile terminal to be used for the system, and packet transferring program
JP2010010911A (en) 2008-06-25 2010-01-14 Anritsu Corp Test device and method for mobile phone terminal
CN102572807A (en) 2012-03-06 2012-07-11 深圳市软讯信息技术有限公司 Device and method for automatically acquiring mobile phone terminal equipment model
JP2015530774A (en) 2012-07-13 2015-10-15 アダプティブ スペクトラム アンド シグナル アラインメント インコーポレイテッド Method and system for performance estimation of communication links
CN109714421A (en) 2018-12-28 2019-05-03 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 Intelligent network based on bus or train route collaboration joins automobilism system

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