Shadow Cluster Conceptを利用した無線ネットワークのためのファジィ接続制御に

「マルチメディア通信と分散処理ワークショップ J 平成17年11月

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tを利用した無線ネットワークのためのファジィ接続制御に

関する研究

東 島 基 士

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，佐藤丈紀

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，長田陽成

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，パロリレオナルド

1

現在，情報化

9

新奇の到来により無縦割言ネットワークの役創は非常に重要になっている.しかし，全ての ユーザがサポートをうけられるわけではない.その原因Pーっとして，無線ネットワークにおける帯域は十 分な量でないことが考えられる.本研究では，これらの問題を解決するために， 2つのサブシステムから構成され る接頼狩胸を提索する.

1

つ目のサブシステムはファジィ理論を郎、た「ユーザ併す動予測システムJ，

2

つ自治5 Shadowαuster 仁~ncept を利用した「括搬弥胸システムJ である.本システムの儲Eを評備するため，評価実 験を行った.将来の研究ではファジィの精度を上げ，様々な新しレ機能を実装し全体的のシステムの評価を行う予定 である.

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.

1

はじめに

無線技術の発達にともない無線通信ネットワーク の役創は非常に重要になっている.その理由として 携帯欝苦の普及や，無総重信技術の発達による音声 や文字情報だけでなく動画面像データといった大容 量データを送受信できるようになったことも上げら れるそのため，ユーザが隣接したセルへ移動した 際に通話もしく尚断言が途切れないようにしなけれ ばならない.しかし，無線ネyトワークにおける帯 域は寸づケな量でないことから，最も効率的な方法で 使用されるべきである. このことから，基地局が保有しなければならない 帯域の量の正確な決定ぽ将来の無線ネットワークに おける非常に重要な問題になる.この問題を解決し なければ多くのユーザがサポートを受けらなくなる 可能性がる.また，無線通信分野の発展にも大きな 支跡起こるだろうと予測される.そこで，ユーザ の行動を予誤uすることができれば帯域の量を正確に

判断することが可能であると考えられる.しかし，

人間の行動はあいまいであり，移動するユーザのサ

ポートは従来のシステムでは非常に困維である.そ

こ

で

，

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ファジィ理論

j

は人間のあいまいさを表現す

るのに適した理論である.また，コンセプトの

1つ

である

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J

もユーザの個々

の行動(位置，速度，方向など)を考慮することが

でき，さらに帯掛静

j

用に関するリアルタイムの情

報を和朗するのにも有効なコンセプトである.本研

究ではこの

2

つのコンセプトを用いた無線ネットワ

ークの駒備制御の向上を目指す.

この論文では、

2

章では『ファジィ理論

j

につい

て説明する.また，この章の中でファジィ，ファジィ

集合，ファジィ推論，ファジィ測定について説明し，

ファジィ推論における推論の仕方について例を上げ

て説明する.

3

章では

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J

の説明をする

.4

章では本研究について説明する.

5章ではシミュレーションを行う. 6章では今回の

シミュレーションにおけるいくつかの課題と今後の

展開について述べる.

2

ファジィ理論

ファジィ理論はファジィ集合，ファジィ推論，

ファジィ視肢の

3本柱からなっている.その中でも

っとも中，凶悦矧j

を呆たすのがファジィ集合である.

ここではファジィ集合，ファジィ推論，ファジィ測

度の

3

つについて述べる[1].

2

.

1 ファジィ集合

ファジィ集合は通常の集合を拡張したものであ

る通常の集合は，境界がはっきりしているのに対

し，ファジィ集合は，境界があいまいになっている

集合と考えれば良い.より耳確には図

1のようにな

る.ファジィ理論では通常の集合のことをクリスプ

集合というが，クリスプ集合では各要素がその集

合に属しているかいないかが明確に定まる.ある要

素がある集合に明白に属している場合を

1

，明白に

属していなし暢合を

O

という数値に対応させたとき，

クリスプ集合は各要素に対して，その集合に属する

度合が

O

であるか

1

であるか明確に定まる集合と考

えてよい.ファジィ集合は，各要素がその集合に属

する度合として，

0

と

1の聞の中間的な値をゆるし

たものである.たとえば属する度合と属しない度

合が半々であるというような状態を許すのがフアジ

ィ集合と言える.この

O

と

1の聞の値をグレードと

言い，各要素に対してグレードを対応させる関数を

メンバシップ関数という.

一般に，言葉の意味などをどのように同定してメ

ンバシップ関数で表すカヰま簡単ではないが，メンパ

シップ関数で表すことができれば，主観的なあいま

いさであっても，定量的に扱うことが可能になる.

2

.

2 ファジィ推論

ここではファジィ推論について述べる.特徴とし

ては推謝樹曹にファジィの考え方を含めたことで，

前提条件と答えとの関係、に幅を持たせることができ

る.しかし，ファジィ推論はあいまいさを扱う推論

なので，常にはっきりとした(クリスプな)内容の

推論しか行わないのであれば意味を成さない.以

下では，ファジィ推論の概要を説明する.ここでは

ファジィ推論について述べる.基本的にはある知

識「もし

A

ならば

B

であるJをもとにして，ある情

報~が与えられたときに結論B'を下すのがファジィ

推論の形式である.

ここで"

A

.

B

，

~，

B

'

はいす守

L

もあいまいさを含

むものであり，ファジィ集合で表現される.従って，

自然言語で表された知識を推論のための失峨として

取り入れることが容易となる.このことから，ファ

ジィ推論は，ベテランあるいはエキスパートの知識

を取り入れやすい方法であることがわかる.また，

~という情報が， A と必ずしも一致しなくても結論

を下すことができる推論方法になっている.このよ

うな近似推論を行えるのもファジィ推論の特徴であ

る.これまでのところ，ファジィ推論を応用したフ

ァジィ制御では大きな成功をおさめている.ファジ

ィ制御への応用を第一世代とす寸

U

ま，知識処漣への

応用は第二世代と言われている.第一世代における

応用としては先に述べた家亀列車運転嗣胸のほ

か，建設などに応用されている.第二世代における

応用としては，病気の診断，画像認哉証券投資エ

キスパートシステムなどがある包:]，

[

3

]

.

タレ・+・ タむ・+・

c

.

タ周噌曹司直.含 (t】77'，)4舎の亀倉 fiiI1タ!J:tヲ鎌倉U元i..象台。倒

-2-2

.

3

ファジ

ィ測

度

ファジィ前肢は，確率とし、う尺度をもう少しゆる くした尺度と言ってよいものである ファジィ測度 の 期IJな場合として，可能性担岐や必撚性調l肢があ る これらの尺度は，たとえば市脈ワ条件にあいまい さを取り入れた線形計画法であるファジィ線形計画 法などにおいて用いられている.また，ファジィ首相 度によってファジィ積分が定義される ファジィ積 分は評価に用いることができる.たとえば，たくさ んの属性のなかからある事柄を評価するために必要 な属性を見つけ出すとし、う問題，あるいは，いくつ かの代替案を評価するとし、う意思決定の間短などに 応用されている[3].

3

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はユーザの個々の行動 (位置，速度，方向)を考慮することによってさら に稿欄亘利用に関するリアルタイムの情報を利用す るのにも有効なコンセプトである この章では

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について述べる

3

.

1

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目 前 マイクロ無線ネットワークが広範囲の帯域を要求 するアプリケーションを知子する移動体撤宋をサポ ートすることができることを考慮する.ユーザは自 由にネットワークのサービスエリア内を歩き回るこ とがでる活動している移動榊施末が密集したセノレ に動いても，無線ネyトワークは要求されたレベル のサービスを提供しなければならないこの場合， ネットワークへの新しし唱磁題求を拒否しても，対 応する基地局は期待されたサービスを提供しなけれ ばならない

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田 町 仁 加

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の 基 材 枕 考 えは活動しているあらゆる無線接続の移動伽端末が 現在の位置とその進行の方向に沿ったセル催地局) 図

2

シャドウ・クラスヲ・コンセプトモデル 3 で影響を与えるということである また，活動している移動刷出来が他のセノレ↓こ移動 するとともに影響の範囲は新しし、位置に移動体端末 に続いて移動する.現定影響を及ぼしている基地局 (セノレ)は影響の範囲が影のように活動している移動 体端末の動作に続くので，図

2

で示されるように

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を形成すると言う

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lV修響のレベノゅは，活動している移動体端末の 近くて吸も強く，移動併出末との距離や，現准の接 続保師寺聞や，優先度，使用される帯掛冨資源移動 体端末の軌道明主度などの要素によって変化する これらの要素により.

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の形は，円形 でなく時間がたつにつれて，変化することができる 概念的に，セノレを覆う

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の数と

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影の濃さ

J

はセルの基地局が現恋，それ自身と，隣接している セルの中で活動している移動体端末をサポートする ために保有する必要がある資源の量に反映される

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で情報を提供していて，基地局はそ れぞれの新しし暢購求のために，無線ネットワー クで要求をサポートすることができるか否かに関係 なく決定することができる.

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で情報 を提供した基地局は，今後の要求を計画してそれに 従って資源、を保有する.新しし苛蹴要求へのネyト ワークアクセスを拒否して，活動しているユーザが 接続を終わるのを 「待つ』ことによって，基地局は 資源を保有する[4].

4 提案システム

本研究では，ファジィ理論を利用することによっ て無線通帽の接続錆胸Iの向上を目十旨す.この章では ファジィ理論を用いたシステムモデノレE メンバ、ンy プ関数及びノレールベースの説明をする.

4. 1推論

エ

ンジン

図

3

は

F

L

C

の内部構造を示している.ここの入力 から出力へは次のようになる 。入力された数値をFu

z

泊

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でファジィイじする.

2

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でファジィ化された入力 の数値と

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3

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推論されて導かれた結果を

De

f

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で非ファ ジィ化して数値を出力結果として出す

[

5

]

.

図3 Fuzzy Loglc C，田町011

・

r方st B~".Btt\tltm

B

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図4 システムモデル

S: Speed， A: Angle， D: Distance， URBW:User Request BandWidth ， UBW: Used BandWidth， Ad: Acceptance decision 川 μ 1 t "8 'A μ佃}

't

寸

ーD

。

μ(P) s P 困5.ユーザー行動予割メンバシップ関敏

4. 2 システムモデル

図

4

に無線ネットワークの接続市卿のシステム モデルを示す.システムモデルはユーザから 。ユーザのスピード

a

ユーザの向きと基地局との角差

a

ユーザと基地局との蹴陸 を

Rρ

に入力し，ユーザのセノレに套l障する確率を求 め，予約する資源量を決定し，接続のAcc

e

p

ほ

a

j

即

t

を決定する.

FLC

は，あるセルに無縦割'言を利用しながら移 動しているユーザ(ここでは携帯観音の利用者とす る)が到達する確率の決定を行う市胸装置である.

図5

はFLCのメンパシップ関数である.パラメータ はそれぞれ， 入力パラメータ ・ユーザの移蹴底度:

S

p

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(

s

)

・ユーザの向きと基地局との角差:An

gleω

.ユーザと基地局の距除問坑釦

.

c

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)

出力パラメータ ・ユーザがセルに套l障する確率

:

P

r

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b

油

温

.

t

y

(

P

)

となる.それぞれ，

T(S)={S]o耽Mi

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F

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P

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，..舟由

a

b

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}

=

{

P

l

，

P2

，・..，P9}; となる.このメンバシップ関数のルールを表

1

に示 す.ルールは

42

個あり，メンパッシプの入力関数 の数が

3

個J

7

個，

2

個あるので全ての組み合わせ を求めると

42

個となる.ここで，出力結果から予 約する資源の寄j合を決定する.害j合はユーザがセル に至憶する確率が

33%

までを現在，ユーザが利用し ている資源量の

l

0

0

A，を予約資源とし，

3φ.00%

まで を5

ω

弘 前

'

-

1

仰

6

を

1

仰

6

とするお;]，

[

7

]

，

[

8

]

，

[

9

]

.

表1:FR B 1 Rule s A D P 0 1 Ssi l 8₈1₁ N F pps t 2 3 SSI I ιL1唱

i

i

i

i

L1 R RRLLL8 82 2 t 2 ' t 2243 22237 8 R8B22 2 3333 4

-5

推論結果

FLC

における推論結果を図

6

に示す.この図は， 上 か ら SpeedOanJh)，

A

r

.

唱

le，日成ance

色m)と

P

r

o

b

a

b

出

町

yの関係を示している.Speedのグラフで は Speedが速くなるにつれてPro

b

a

b

i

l

i

t

y

が高くな っているためよい結果となった.

A

n

g

l

e

のグラフで は

O

に近づくにつれてPro

b

a

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出

.

t

y

が高くなっている ためよい結果となった.

D

i

s

tanceのグラフでは距隣

湖 町

Lるにつれ

P

帥油血勿は低くなっているため よい結果となった. 鱒 旬 聞 に 嶋 、 精 b 竃

e a

"

。

軍 司 司 切 旬事輔場喧 10

・

ー-10 JO 10 fO ーー . . ー r'..、司

"

"

"

b g a a 1. to _a '*句"・ 図6.推 輪 結 果

•

6

まとめと今後の課題

本稿ではファジィ理論とSha

dow

Cluster 仁~n­ ceptを組み合わせて用いた無線ネットワークにおけ る接続市

u

御の提案をした 無縦断言ネットワークて剰用される資源(帯槻萄 は有限である為，資源の有効に利用する必要がある ことを述べた.この問題を解決する方法として，ユ ーザ併子動を予測できれば資源の無駄使いを減らす ことができることを述べた.ファジィ理論は人間の 持っている知識や経験などを表現して，システムに 取り込むことに長けていることを述べた.

Sh

adow

Clus飴r 仁~ncept は資源を重要度の高川l

頃

に多く割り当てることによって，帯域の節約に有効 であることを述べた.上記の二つの手法を用いて， ユーザの行動予測と帯域例示菌防法を決定して無線 ネットワークにおける接続市胸方式を作成した. 今後，他の無線ネットワークにおける接続制御方 式と比較して評価する必要がある.推論の精度を高 めるためにメンバシップ関数と

F

百

B

の調整を行っ ていく必要がある.

7参考文献

[

1

]

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d

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s

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