報告書番号

GD24021

タイトル（和文）

遮蔽物の多い屋外環境を対象とした無線メッシュネットワーク設計支援手法の開発－所要アクセスポイント数とその配置の機械学習による算出－

タイトル（英文）

Development of a Wireless Mesh Network Design Support Method for Obstacle-Rich Outdoor Environments - Estimation of Required Access Points and Placement Using Machine Learning -

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背　　景
近年，電力インフラ設備の老朽化が進む中，維持管理コストの増加や人員不足が課題となっている．設備の状態監視や保守作業の効率化が求められており，状態監視センサーなどの導入が注目されている．これらのセンサーデータを収集するための通信ネットワークを容易に構築・拡張できる技術として無線メッシュネットワーク技術注1)が有望である．構造物が多く設置されている大規模変電所等において無線メッシュネットワークを構築する際には，中継局アクセスポイント（AP）の適切な配置が重要な課題となる．中継局APの配置は親局および子局の位置に依存するが，子局の数や中継局AP配置候補箇所の数が増えると配置箇所の組み合わせが増加し，適切な中継局APの数および配置を見つけることが困難になる．
目　　的
所望の無線メッシュネットワークを構築するために必要な中継局APの数および配置を算出する手法を提案し，その有効性を屋外環境 において検証する．
主な成果
1. 中継局APの数および配置の算出手法の提案
中継局AP配置問題に対し，構造物，親局，子局の三次元位置より抽出した情報をもとに，中継局AP配置箇所の組み合わせの中から局間の「見通しの有無および距離」を指標とした簡易な評価基準に基づき局間経路を抽出し（図1），親局と全ての子局が接続可能となる中継局APの数および配置を算出する手法を提案した．その解法には強化学習注2)を用い，多数の中継局AP配置候補から，条件を満たすための中継局AP数および配置を算出することが可能となった（図2）．
2. 屋外環境における検証
当所横須賀地区の屋外環境注3)を対象に，提案手法により中継局AP配置を算出した（図3）．実測により，算出された配置で全ての子局との通信が確立することを確認した．一方，提案手法が選択しなかった配置では一部または全部の子局との通信が確立しなかった（表1）．これにより，提案手法が無線メッシュネットワーク中継局AP配置問題に適用可能となる見通しが得られた．
今後の展開
変電所構内に対する中継局AP配置に向け，構内構造物による電波の反射等を考慮可能な手法に改良するとともに，実フィールド試験を通じた改良手法の適用性評価を行う．

概要 （英文）

Aging power infrastructure has led to rising maintenance costs and workforce shortages, necessitating improvements in equipment monitoring and maintenance efficiency. In large-scale substations or similar facilities with numerous structures, determining the optimal placement of relay access points (APs) is a key challenge. Wireless mesh network technology is a promising solution for efficient data collection from monitoring sensors, offering ease of deployment and expansion. As the number of child nodes and potential relay AP placement locations increases, the combinatorial explosion of possibilities makes it increasingly difficult to determine the appropriate number and placement of relay APs. To address this issue, this study proposes a method for determining the required number and optimal placement of relay APs to construct the desired wireless mesh network and evaluates its effectiveness in an outdoor environment. The proposed method extracts spatial information from three-dimensional structures, parent stations, and child nodes. A simplified metric based on "line-of-sight availability and distance" is introduced to extract feasible network paths, ensuring connectivity between the parent station and all child nodes. Reinforcement learning is employed to efficiently compute the number and placement of relay APs that satisfy the given conditions. To validate the proposed method, field experiments were conducted in an outdoor environment at our Yokosuka site, confirming that only the computed placement ensured full connectivity, while alternative placements led to partial or failed connections. These results demonstrate the applicability of the proposed method to real-world relay AP placement in wireless mesh networks.

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