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公開番号2024101790
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-30
出願番号2023005922
出願日2023-01-18
発明の名称光空間通信装置の制御装置、光空間通信システム、光空間通信装置、および、光空間通信装置の制御方法
出願人日本電気株式会社
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類H04B 10/112 20130101AFI20240723BHJP(電気通信技術)
要約【課題】通信損失の予測におけるモデル誤差を低減し、通信光の送信出力を適切に制御する。
【解決手段】光空間通信装置の制御装置(10)は、通信光の送信出力および受光レベルから算出される通信損失の実測値と大気の状態とを対応付けた学習用データを用いて、機械学習モデル(M)を機械学習する学習部(13)と、機械学習モデル(M)を用いて算出した通信損失の予測値に基づいて光空間通信装置の送信出力を制御する制御部(15)を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
光空間通信装置の制御装置であって、
前記光空間通信装置が対向局に通信光を送信したときの、大気の状態、当該通信光の送信出力、および、前記対向局における当該通信光の受光レベルを含む損失関連情報を取得する取得部と、
前記損失関連情報に含まれる前記送信出力および前記受光レベルから算出される、前記光空間通信装置と前記対向局との間の通信損失の実測値と、当該損失関連情報に含まれる前記大気の状態とを対応付けた学習用データを生成する生成部と、
前記学習用データを用いて、大気の状態が入力され、前記通信損失の予測値を出力する機械学習モデルを機械学習する学習部と、
前記機械学習モデルを用いて、前記大気の状態から、前記通信損失の予測値を算出する予測部と、
前記通信損失の予測値に基づいて、前記光空間通信装置の送信出力を制御する制御部と、を備える光空間通信装置の制御装置。
続きを表示（約 900 文字）【請求項２】
前記予測部が算出した前記通信損失の予測値と、
当該通信損失の予測値に基づいて前記制御部が制御した前記送信出力、および、当該送信出力で送信された通信光の前記対向局における受光レベルから算出される前記通信損失の実測値と、
に基づいて、前記通信損失の予測誤差を算出する誤差算出部をさらに備えている、請求項１に記載の光空間通信装置の制御装置。
【請求項３】
前記光空間通信装置による前記通信光の送信ごとに、前記取得部による前記損失関連情報の取得、前記生成部による前記学習用データの生成、前記学習部による前記機械学習モデルの機械学習、前記予測部による前記通信損失の予測値の算出、前記制御部による前記送信出力の制御を繰り返し実行する、請求項１に記載の光空間通信装置の制御装置。
【請求項４】
請求項１～３のいずれか一項に記載の光空間通信装置の制御装置を備える、光空間通信装置。
【請求項５】
請求項１～３のいずれか一項に記載の光空間通信装置の制御装置と、前記光空間通信装置とを備える、光空間通信システム。
【請求項６】
光空間通信装置の制御方法であって、
前記光空間通信装置が対向局に通信光を送信したときの、大気の状態、当該通信光の送信出力、および、前記対向局における当該通信光の受光レベルを含む損失関連情報を取得すること、
前記損失関連情報に含まれる前記送信出力および前記受光レベルから算出される、前記光空間通信装置と前記対向局との間の通信損失の実測値と、当該損失関連情報に含まれる前記大気の状態とを対応付けた学習用データを生成すること、
前記学習用データを用いて、大気の状態が入力され、前記通信損失の予測値を出力する機械学習モデルを機械学習すること、
前記機械学習モデルを用いて、前記大気の状態から、前記通信損失の予測値を算出すること、ならびに
前記通信損失の予測値に基づいて、前記光空間通信装置の送信出力を制御すること、を含む、光空間通信装置の制御方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、光空間通信装置の制御装置、光空間通信システム、光空間通信装置、および、光空間通信装置の制御方法に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
光空間通信システムでは、大気を介して通信光をやり取りするため、大気による通信光の損失が発生する。そのため、通信光の出力パラメータは、大気による通信光の損失を考慮して決定される。大気による通信光の損失の導出は、例えば、シミュレーションにより事前に計算することにより行なわれる。例えば、特許文献１には、大気状態監視センサが検出した物理量に基づいて伝搬路における伝搬損失を求めることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１２－１１４８０１公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、大気による通信光の損失（通信損失）には、未知パラメータが多く存在するため、シミュレーションにはモデル誤差が存在する。そのため、通信光の送信出力には、モデル誤差に対応するためのマージンが必要となる。したがって、消費電力および発熱等について、モデル誤差を考慮した設計が必要となるという問題が存在する。
【０００５】
本発明の一態様は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的の一例は、通信損失の予測におけるモデル誤差を低減し、通信光の送信出力を適切に制御するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る光空間通信装置の制御装置は、光空間通信装置の制御装置であって、前記光空間通信装置が対向局に通信光を送信したときの、大気の状態、当該通信光の送信出力、および、前記対向局における当該通信光の受光レベルを含む損失関連情報を取得する取得部と、前記損失関連情報に含まれる前記送信出力および前記受光レベルから算出される、前記光空間通信装置と前記対向局との間の通信損失の実測値と、当該損失関連情報に含まれる前記大気の状態とを対応付けた学習用データを生成する生成部と、前記学習用データを用いて、大気の状態が入力され、前記通信損失の予測値を出力する機械学習モデルを機械学習する学習部と、前記機械学習モデルを用いて、前記大気の状態から、前記通信損失の予測値を算出する予測部と、前記通信損失の予測値に基づいて、前記光空間通信装置の送信出力を制御する制御部と、を備える。
【０００７】
本発明の一態様に係る光空間通信装置の制御方法は、光空間通信装置の制御方法であって、前記光空間通信装置が対向局に通信光を送信したときの、大気の状態、当該通信光の送信出力、および、前記対向局における当該通信光の受光レベルを含む損失関連情報を取得すること、前記損失関連情報に含まれる前記送信出力および前記受光レベルから算出される、前記光空間通信装置と前記対向局との間の通信損失の実測値と、当該損失関連情報に含まれる前記大気の状態とを対応付けた学習用データを生成すること、前記学習用データを用いて、大気の状態が入力され、前記通信損失の予測値を出力する機械学習モデルを機械学習すること、前記機械学習モデルを用いて、前記大気の状態から、前記通信損失の予測値を算出すること、ならびに前記通信損失の予測値に基づいて、前記光空間通信装置の送信出力を制御すること、を含む。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、通信損失の予測におけるモデル誤差を低減し、通信光の送信出力を適切に制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の実施形態１に係る光空間通信装置の制御装置の概略構成の一例を示すブロック図である。
本発明の実施形態１に係る光空間通信装置の制御装置の概略動作の一例を示すフローチャートである。
本発明の実施形態２に係る光空間通信装置の制御装置の概略構成の一例を示すブロック図である。
本発明の実施形態２に係る光空間通信装置の制御装置の概略動作の一例を示すフローチャートである。
本発明の実施形態２に係る光空間通信装置の概略構成の一例を示すブロック図である。
本発明の実施形態２に係る光空間通信システムの概略構成の一例を示すブロック図である。
コンピュータの構成例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
〔例示的実施形態１〕
本発明の第１の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。本例示的実施形態は、後述する例示的実施形態の基本となる形態である。
（【００１１】以降は省略されています）

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