JP7614940B2 - 劣化判定システム、無線装置、判定装置、学習装置、および、推論装置 - Google Patents

Description

本願明細書に開示される技術は、無線設備の劣化判定技術に関するものである。

従来から、鉄道車両などの移動体の稼働状態を監視する監視システムがある（たとえば、特許文献１、または、非特許文献１を参照）。そのような監視システムとして、対象の基幹系機器の稼働状態を示す時系列データを、高速無線網を介して取得し、さらに、当該時系列データをデータセンターのデータ蓄積サーバーに蓄積するものがある。そして、データセンターにおけるデータ分析サーバーが、データ蓄積サーバーに蓄積されたこれらの時系列データに基づいて、鉄道車両の故障予兆を自動的に検知したり、鉄道車両の寿命を診断したりする。

このように、従来の監視システムでは、鉄道車両の故障予兆または鉄道車両の寿命を診断するために、鉄道車両の基幹系機器を監視の対象にするものがある。

特開平３－２４３０９４号公報

三菱電機ニュースリリース、「鉄道車両向け「故障予兆検知システム」を開発」、２０２０年１０月５日

無線設備は、人工知能などが応用される高度な分散処理システムの基盤を担う設備として、社会的な重要性が増している。そして、無線設備を備える通信システムには、従来以上に高い信頼性と可用性とが求められている。

上記の高い信頼性と可用性とを実現するために、無線設備が稼働している間に動作異常が発生する場合に備えて、無線設備の主要ユニットを冗長構成とし、かつ、それらの自動切り替えまたは自動縮退運転などの複雑な制御を付加する対策が取られてきた。その結果として、通信システムの導入コストが大きくなるという問題がある。

本願明細書に開示される技術は、以上に記載されたような問題を鑑みてなされたものであり、導入コストを低減しつつ無線設備の保守を効果的に行うための技術である。

本願明細書に開示される技術の第１の態様である劣化判定システムは、入力される無線信号を増幅させて出力するための増幅部を有する無線装置と、前記増幅部から出力される前記無線信号が、前記増幅部に入力される対応する前記無線信号の振幅ごとに定められる振幅のしきい値および位相のしきい値を超える場合に、前記増幅部が劣化していると判定するための判定部とを備える。

本願明細書に開示される技術の少なくとも第１の態様によれば、増幅部から出力される無線信号の振幅および位相の変化に基づいて増幅部の劣化を判定することができるため、増幅部の故障を予測して適切に予防保守を実施することができる。よって、定期的な無線設備の性能の点検の回数を減らすことができ、かつ、通信システムの信頼性と可用性とを担保するための予備品の数を低減することができる。これらによって、無線設備を利用する通信システムのランニングコストが低減することができる。

また、本願明細書に開示される技術に関連する目的と、特徴と、局面と、利点とは、以下に示される詳細な説明と添付図面とによって、さらに明白となる。

実施の形態に関する、固定または移動可能な無線設備を備える通信システムの構成の例を示す図である。 図１に例が示された通信システムにおける無線設備の構成の例を示す図である。 無線設備の電力増幅特性の劣化と無線設備における構成要素の特性の劣化との関係の例を示す図である。 周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）と増幅部とを含む構成の例を詳細に示す図である。 入力振幅に対する出力振幅の特性であるＡＭ／ＡＭ特性の例を示す図である。 入力振幅に対する出力位相の特性であるＡＭ／ＰＭ特性の例を示す図である。 入力周波数に対する出力振幅の特性の例を示す図である。 信号の変調精度の例を示す概念図である。 信号の変調精度の例を示す概念図である。 制御部、制御部における記憶部、制御部におけるソート部、データ蓄積部およびデータ蓄積部における判定部の動作の例を示すフローチャートである。 歪補償部と増幅部とを含む構成の例を詳細に示す図である。 ＡＭ／ＡＭ特性の例と、ＡＭ／ＰＭ特性の例とを示す図である。 歪補償部のＡＭ／ＡＭ特性の例と、歪補償部のＡＭ／ＰＭ特性の例とを示す図である。 歪補償部を含む構成の例を示す図である。 実施の形態に関する、制御部の動作の例を示すフローチャートである。 通信規格に通信しない時間を規定する場合の、無線設備の動作の例を示すタイミングチャートである。 実施の形態に関する、固定または移動可能な無線設備の構成の例を示す図である。 ＦＦＴによって時間領域信号を周波数領域信号に変換する概念を示す概念図である。 ＦＦＴによって時間領域信号を周波数領域信号に変換する概念を示す概念図である。 フィードバック方式の歪補償を行う場合の、固定または移動可能な無線設備の構成の例を示す図である。 歪補償および直交変調部を含む構成の例を示す図である。 無線設備に関する機械学習を行う学習装置の構成の例を概念的に示す図である。 トレーニングデータの取得方法の例を示す図である。 ニューラルネットワークの例を示す図である。 学習装置の学習処理に関するフローチャートである。 無線設備に関する推論装置の構成の例を概念的に示す図である。 推論装置の推論処理に関するフローチャートである。

以下、添付される図面を参照しながら実施の形態について説明する。以下の実施の形態では、技術の説明のために詳細な特徴なども示されるが、それらは例示であり、実施の形態が実施可能となるためにそれらすべてが必ずしも必須の特徴ではない。

なお、図面は概略的に示されるものであり、説明の便宜のため、適宜、構成の省略、または、構成の簡略化が図面においてなされるものである。また、異なる図面にそれぞれ示される構成などの大きさおよび位置の相互関係は、必ずしも正確に記載されるものではなく、適宜変更され得るものである。また、断面図ではない平面図などの図面においても、実施の形態の内容を理解することを容易にするために、ハッチングが付される場合がある。

また、以下に示される説明では、同様の構成要素には同じ符号を付して図示し、それらの名称と機能とについても同様のものとする。したがって、それらについての詳細な説明を、重複を避けるために省略する場合がある。

また、本願明細書に記載される説明において、ある構成要素を「備える」、「含む」または「有する」などと記載される場合、特に断らない限りは、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。

また、本願明細書に記載される説明において、「第１の」または「第２の」などの序数が使われる場合があっても、これらの用語は、実施の形態の内容を理解することを容易にするために便宜上使われるものであり、実施の形態の内容はこれらの序数によって生じ得る順序などに限定されるものではない。

また、本願明細書に記載される説明において、等しい状態であることを示す表現、たとえば、「同一」、「等しい」、「均一」または「均質」などは、特に断らない限りは、厳密に等しい状態であることを示す場合、および、公差または同程度の機能が得られる範囲において差が生じている場合を含むものとする。

＜第１の実施の形態＞
以下、本実施の形態に関する劣化判定システムについて説明する。

＜劣化判定システムの構成について＞
図１は、本実施の形態に関する固定または移動可能な無線設備を備える通信システムの構成の例を示す図である。

図１に例が示されるように、通信システム１は、鉄道車両などの移動体に搭載される移動可能な無線設備である車上無線装置１２と、移動体ではない地上などに固定されている無線設備である地上無線装置１４と、データを蓄積するデータ蓄積部１６と、データ蓄積部１６に蓄積されたデータを分析するデータ分析部１８（後述の学習装置または推論装置）とを備える。

車上無線装置１２と地上無線装置１４とは、保守対象データを無線通信する。データ蓄積部１６は、ネットワークを介して地上無線装置１４からデータを受信して時系列の当該データを蓄積する。データ分析部１８は、データの分析結果に基づいて、車上無線装置１２または地上無線装置１４の劣化判定、さらには、故障予測などを行う。

図２は、図１に例が示された通信システム１における車上無線装置１２または地上無線装置１４の構成の例を示す図である。

図２に例が示される無線装置１０１は、車上無線装置１２または地上無線装置１４であって、少なくとも、制御部２０と、データ生成部１０２と、デジタル変調部１０３と、直交変調部１０４ｂと、周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５と、ローカル発振部１０６と、増幅部１０７と、高周波伝送部１０８と、アンテナ１０９と、波形検波部１１０と、波形検波部１１０からの出力を増幅するフィードバック増幅部１１０ｂと、フィードバック増幅部１１０ｂからの出力が入力される周波数変換部（ＲＦ→ＩＦ）１１１と、直交復調部１１２と、振幅および位相測定部１１３と、給電部１１４と、電圧測定部１１５と、電流センサー１１６と、電流測定部１１７と、温度センサー１１８と、電力検波部１１９と、送信電力測定部１２０とを備える。制御部２０は、記憶部２２と、ソート部２４とを備える。

データ生成部１０２は、入力されるユーザーサービスに対応する送信データ（音声、制御データなど）を生成して出力する。デジタル変調部１０３は、データ生成部１０２から出力される送信データをデジタル変調して、デジタル変調信号として出力する。

直交変調部１０４ｂは、デジタル変調部１０３から出力されるデジタル変調信号を、９０度位相が異なる（すなわち、直交する）２次元の複素信号（ＩＱ信号）に変換する。周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５は、直交変調部１０４ｂから出力される２次元の複素信号（ＩＱ信号）と、ローカル発振部１０６から入力されたローカル信号とを混合することでキャリア周波数に変換して、高周波信号を出力する。

増幅部１０７は、周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５から出力される高周波信号を所望の電力に増幅して、高周波伝送部１０８を介してアンテナ１０９へ出力する。

一方で、波形検波部１１０は、増幅部１０７から出力される高周波信号の一部を検波信号として取り出す。周波数変換部（ＲＦ→ＩＦ）１１１は、検波信号と、ローカル発振部１０６から入力されたローカル信号とを混合することで検波信号の周波数をダウンコンバージョンして、ＩＦ（中間周波数）信号を出力する。

直交復調部１１２は、周波数変換部（ＲＦ→ＩＦ）１１１から出力されるＩＦ（中間周波数）信号を、９０度位相が異なる（すなわち、直交する）２次元の復調複素信号（ＩＱ信号）に変換する。

ここで、無線装置１０１は、さらに歪補償部１０４ａを備えていてもよい。歪補償部１０４ａは、タイミングが揃えられた入力複素信号Ｓｉ（デジタル変調部１０３から入力される信号）と復調複素信号Ｓｏ（直交復調部１１２から入力される信号）との差分である歪補償信号Ｓｅ（エラー複素信号Ｓｅ）を直交変調部１０４ｂへ出力する。

次に、それぞれの構成要素の特性を測定する動作について説明する。なお、以降では複数の構成要素の特性を測定する動作が例として説明されるが、単一の構成要素の特性を測定する場合であってもよいし、無線設備に備えられる構成要素のうちの一部の構成要素についてのみ特性の測定が行われてもよい。

振幅および位相測定部１１３は、歪補償部１０４ａに入力される入力複素信号Ｓｉの振幅および位相、および、歪補償部１０４ａから出力される歪補償信号Ｓｅの振幅および位相を測定する。記憶部２２は、一定の周期で測定された入力複素信号Ｓｉの振幅および位相、または、歪補償信号Ｓｅの振幅および位相を記憶する。

ソート部２４は、記憶部２２に記憶された、入力複素信号Ｓｉの振幅と歪補償信号Ｓｅ（エラー複素信号Ｓｅ）の振幅および位相とを入力複素信号Ｓｉの振幅順に並べて、入力振幅対エラー振幅（ＡＭ／ＡＭ特性）のテーブルと、入力振幅対エラー位相（ＡＭ／ＰＭ特性）のテーブルとを生成する。

外部のデータ蓄積部１６における判定部３２は、入力振幅ごとのエラー振幅およびエラー位相が入力振幅ごとの基準値を超える場合（すなわち、あらかじめ定められた許容振幅の範囲または許容位相の範囲を超える値となる場合）に、無線装置１０１の電力増幅特性が劣化したか否かを判定する。なお、判定部３２は、増幅部１０７から出力される無線信号と、増幅部１０７に入力される対応する無線信号とを直接比較して、増幅部１０７から出力される無線信号が、増幅部１０７に入力される対応する無線信号の振幅ごとに定められる振幅の基準値および位相の基準値を超える場合に、増幅部１０７が劣化していると判定してもよい。

給電部１１４は、増幅部１０７が入力された信号を電力増幅して出力するために必要な電力を、増幅部１０７に対してバイアス電圧として供給する。電圧測定部１１５は、給電部１１４が出力するバイアス電圧を測定する。

電流センサー１１６と電流測定部１１７とは、増幅部１０７がバイアス電圧から消費する供給電流を測定する。温度センサー１１８は、増幅部１０７からの発熱を含む増幅部１０７周辺の温度を測定する。

電力検波部１１９と送信電力測定部１２０とは、増幅部１０７が出力する送信電力を測定する。

＜構成要素の特性の劣化と測定値との関係について＞
図３は、無線装置１０１の電力増幅特性の劣化と無線装置１０１における構成要素の特性の劣化との関係の例を示す図である。また、図４は、周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５と増幅部１０７とを含む構成の例を詳細に示す図である。

ここで、特性の劣化とは、経時変化などによって発揮される能力が低下することを意味し、たとえば、電力増幅特性であれば、電力の増幅量が低下することを意味する。図３には、無線装置１０１の電力増幅特性の劣化を示す測定値の変化、または、無線装置１０１における構成要素の特性の劣化を示す測定値の変化が示されている。

図３に例が示されるように、パワートランジスタ（すなわち、増幅部１０７）は、１次特性が相互コンダクタンスｇｍ（または直流電流増幅率ｈＦＥ）の低下である場合、２次特性が動作電流Ｉｄ（Ｉｃ）の減少であり、出力特性（電波法特性）が出力（送信電力測定値）の低下である。また、パワートランジスタ（すなわち、増幅部１０７）は、１次特性が飽和電力（Ｐｓａｔ）の低下である場合、２次特性がＡＭ／ＡＭ特性の劣化またはＡＭ／ＰＭ特性の劣化であり、出力特性（電波法特性）が隣接チャネル漏洩電力の劣化（漏洩電力の増加）である。

また、フィルターまたは整合回路などの周辺部品（すなわち、周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５、周波数変換部（ＲＦ→ＩＦ）１１１または増幅部１０７など）は、１次特性がキャパシタの絶縁劣化（絶縁度の低下）またはインダクタの吸湿劣化である場合、２次特性が周波数特性の劣化であり、出力特性（電波法特性）が周波数特性の劣化である。また、フィルターまたは整合回路などの周辺部品は、１次特性がキャパシタの絶縁劣化（絶縁度の低下）またはインダクタの吸湿劣化である場合、２次特性が飽和電力（Ｐｓａｔ）の低下であり、出力特性（電波法特性）がパワートランジスタの場合と同様に隣接チャネル漏洩電力の劣化（漏洩電力の増加）である。

また、給電部１１４は、１次特性がリップルの増大である場合、２次特性がエンベロープ波形にリップルが生じることであり、出力特性（電波法特性）が変調精度の劣化（すなわち、変調精度の低下）である。また、給電部１１４は、１次特性がバイアス電圧の低下である場合、２次特性が飽和電力（Ｐｓａｔ）の低下であり、出力特性（電波法特性）がパワートランジスタの場合と同様に隣接チャネル漏洩電力の劣化（漏洩電力の増加）である。

また、ローカル発振部１０６は、１次特性が出力レベルの低下である場合、２次特性が飽和電力（Ｐｓａｔ）の低下であり、出力特性（電波法特性）がパワートランジスタの場合と同様に隣接チャネル漏洩電力の劣化（漏洩電力の増加）である。また、ローカル発振部１０６は、１次特性が発振安定度の低下である場合、２次特性が位相雑音の増加であり、出力特性（電波法特性）が変調精度の劣化である。また、ローカル発振部１０６は、１次特性が構造の変化またはインピーダンスの変化である場合、２次特性が周波数のシフトであり、出力特性（電波法特性）が出力周波数偏差の劣化である。

また、グラウンド－アースは、１次特性がインピーダンスの増加（材質の変化または構造の変化）である場合、２次特性がノイズの混入であり、出力特性（電波法特性）がスプリアス特性の劣化（すなわち、不要な発射の増加）または変調精度の劣化である。

本実施の形態では、上記のうち、パワートランジスタの２次特性、フィルターまたは整合回路などの周辺部品の２次特性である周波数特性の劣化、フィルターまたは整合回路などの周辺部品の出力特性である隣接チャネル漏洩電力の劣化（漏洩電力の増加）、給電部１１４の１次特性であるバイアス電圧の低下、給電部１１４の出力特性、ローカル発振部１０６の出力特性である隣接チャネル漏洩電力の劣化（漏洩電力の増加）、ローカル発振部１０６の出力特性である変調精度の劣化、グラウンド－アースの出力特性を測定対象とする。

また、図４に例が示されるように、周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５は、周波数混合器１０５ａとフィルター１０５ｂとを備える。また、増幅部１０７は、パワートランジスタ１０７ａと、整合回路１０７ｂとを備える。

図３に示される関係から分かるように、構成要素の２次特性、および、無線装置１０１の出力特性の変化を測定することによって、特性が劣化している構成要素を絞り込むことができる。そして、劣化している構成要素を早期に特定することによって、故障の予兆がある構成要素の修理または交換などを行うことができる。

＜それぞれの特性と、対応する構成要素との関係について＞
次に、図３に示されるそれぞれの特性と、対応する特性を測定する構成要素との関係について説明する。

図３におけるＡＭ／ＡＭ特性と、ＡＭ／ＰＭ特性と、飽和電力（Ｐｓａｔ）とは、図２における振幅および位相測定部１１３と記憶部２２とソート部２４とによって測定することができる。

まず、ＡＭ／ＡＭ特性と、ＡＭ／ＰＭ特性とについて説明する。増幅部１０７では、入力信号と全く同じ波形の出力信号が得られることが理想である。しかしながら、実際には非線形の応答によって波形が変化してしまう（すなわち、波形が歪んでしまう）。

図５は、増幅部１０７などにおける、入力振幅に対する出力振幅の特性であるＡＭ／ＡＭ特性の例を示す図である。図５において、縦軸は出力振幅を示し、横軸は入力振幅を示す。図５に例が示されるように、入力振幅が大きいと出力振幅が飽和する（飽和点はＰｓａｔ１およびＰｓａｔ２）。図５では、基準となるＡＭ／ＡＭ特性（たとえば、初期状態）が実線で示され、ＡＭ／ＡＭ特性が劣化している状態（すなわち、入力振幅に対して出力振幅が低下している状態）が点線で示される。

また、図６は、増幅部１０７などにおける、入力振幅に対する出力位相の特性であるＡＭ／ＰＭ特性の例を示す図である。図６において、縦軸は出力位相を示し、横軸は入力振幅を示す。図６に例が示されるように、入力振幅に応じて出力位相の進み（遅れ）量が変化する。図６では、基準となるＡＭ／ＰＭ特性（たとえば、初期状態）が実線で示され、ＡＭ／ＰＭ特性が劣化している状態（すなわち、入力振幅に対して出力位相が低下している状態）が点線で示される。

ＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性は、増幅部１０７の入力と増幅部１０７の出力との関係を示す特性であるため、増幅部１０７の入力振幅と、増幅部１０７の出力振幅と、増幅部１０７の出力位相とを測定して求めてもよい。

ここで、増幅部１０７の入出力のＲＦ（無線周波数）信号を測定するためには、当該信号の周波数よりも高い周波数でサンプリングする必要がある。しかしながら、一般にそのようなサンプリングを行うための構成を実装することは難しい。

そこで、ＲＦ信号を測定する代わりに、直交変調部１０４ｂの出力であるＩＦ（中間周波数）信号と、周波数変換部（ＲＦ→ＩＦ）１１１の出力であるＩＦ（中間周波数）信号とを測定してもよい。

また、同様に、デジタル変調部１０３の出力であるベースバンド複素信号と直交復調部１１２の出力であるベースバンド複素信号とを測定してもよい。なお、図５および図６では、上記のベースバンド複素信号が測定されている。

図３におけるパワートランジスタの動作電流Ｉｄ（Ｉｃ）は、電流測定部１１７で測定することができる。また、図３における給電部１１４のバイアス電圧は、電圧測定部１１５で測定することができる。

次に、図３における周波数特性について説明する。増幅部１０７またはその周辺の構成要素（たとえば、周波数変換部）は、一般に、所望の特性を保証する周波数帯域幅を有する。

図７は、増幅部１０７などにおける、入力周波数に対する出力振幅の特性の例を示す図である。図７において、縦軸は出力振幅を示し、横軸は入力周波数を示す。図７では、基準となる周波数特性（たとえば、初期状態）が実線で示され、周波数特性が劣化している状態（すなわち、入力周波数に対して出力振幅が低下している状態）が点線で示される。なお、Ｐｓａｔは飽和点である。

図７に例が示されるように、上記の周波数帯域幅において、周波数が変化しても特性（すなわち、出力振幅）が均一となるように、増幅部１０７などは設計され、製造されている。

すなわち、周波数特性は、複数の周波数チャネルの信号に対する、増幅部１０７またはその周辺の構成要素の特性の均一性を示すものである。周波数特性は、上記のＡＭ／ＡＭ特性またはＡＭ／ＰＭ特性などを、周波数チャネルごとに測定することで得ることができる。

次に、図３における変調精度について説明する。デジタル多値変調方式では、送信する信号を２次元複素座標にマッピングして送信する。信号の変調精度が低下すると、上記のようにマッピングされた信号の２次元複素座標にバラツキを生じる。

図８および図９は、増幅部１０７などにおける、信号の変調精度の例を示す概念図である。図８および図９に例が示されるように、送信する信号は、２次元複素座標にマッピングされる。

２次元複素座標にマッピングされる送信信号は、理想的には図８に例が示されるように、有限個の座標点（図８では、（１，１）、（１，－１）、（－１，－１）、（－１，１）の４点）のいずれかとなる。

しかしながら、増幅部１０７の変調精度が低下すると、図９に例が示されるように、マッピングされた点が有限個の座標点からばらつく。

振幅および位相測定部１１３において、歪補償部１０４ａから出力される歪補償信号Ｓｅの振幅および位相を測定し、さらに、当該振幅および位相をシンボルタイミングでサンプリングしたものが、期待する座標点からの振幅誤差（位相誤差）すなわち、変調精度を示すものとなる。

＜ＡＭ／ＰＭ特性の測定方法１（歪補償なし）について＞
次に、無線装置１０１を使う、増幅部１０７のＡＭ／ＡＭ特性の測定方法と、増幅部１０７のＡＭ／ＰＭ特性の測定方法とを具体的に説明する。ここで時間ｔにおける入力信号Ｓｉ（ｔ）と、出力信号Ｓｏ（ｔ）と、エラー信号Ｓｅ（ｔ）とは、以下のように示される。

ここで、Ａｉ（ｔ）は入力信号の振幅を示し、φｉ（ｔ）は入力信号の位相を示し、Ａｏ（ｔ）は出力信号の振幅を示し、φｏ（ｔ）は出力信号の位相を示し、Ａｅ（ｔ）＝Ａｏ（ｔ）－Ａｉ（ｔ）は、エラー信号の振幅を示し、φｅ（ｔ）＝φｏ（ｔ）－φｉ（ｔ）は、エラー信号の位相を示し、Ｔ（ｔ）は温度を示す。

図１０は、制御部２０、制御部２０における記憶部２２、制御部２０におけるソート部２４、データ蓄積部１６およびデータ蓄積部１６における判定部３２の動作の例を示すフローチャートである。

まず、記憶部２２が、振幅および位相測定部１１３において測定されたＡｉ（ｔ）と、Ａｅ（ｔ）と、Φｅ（ｔ）と、温度センサー１１８において測定されたＴ（ｔ）とを少なくとも一時的に記録する（ステップＳＴ１０１）。

次に、ステップＳＴ１０２では、制御部２０によって、これらの測定値の記録が、特定の測定周期だけ繰り返されたか否かが判定される。そして、特定の測定周期が経過している場合、すなわち、図１０に例が示されるステップＳＴ１０２から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、図１０に例が示されるステップＳＴ１０３へ進む。一方で、特定の測定周期が経過していない場合、すなわち、図１０に例が示されるステップＳＴ１０２から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、図１０に例が示されるステップＳＴ１０１に戻る。

次に、ステップＳＴ１０３では、ソート部２４が、時系列データである温度Ｔ（ｔ）を、温度しきい値を基準として、複数の温度グループに分類する。温度グループの数は、たとえば、異常低温、低温、準低温、平温、準高温、高温または異常高温などの特徴を抽出して分類するために適切な数とする。

次に、ステップＳＴ１０４では、ソート部２４が、時系列データであるＡｉ（ｔ）と、時系列データであるＡｅ（ｔ）と、時系列データであるΦｅ（ｔ）とを、時間ｔに対応する上記の温度グループに分類する。

次に、ステップＳＴ１０５では、ソート部２４が、温度グループごとに分類されたＡｉ（ｔ）と、Ａｅ（ｔ）と、Φｅ（ｔ）とを、Ａｉ（ｔ）でソートする。

次に、ステップＳＴ１０６では、ソート部２４が、温度グループごとのＡｉ（ｔ）とＡｅ（ｔ）との比率を最小２乗誤差法などを使って平準化する。そして、平準化された当該値を増幅部１０７のＡＭ／ＡＭ特性とする。

次に、ステップＳＴ１０７では、ソート部２４が、温度グループごとのＡｉ（ｔ）とΦｅ（ｔ）との比率を最小２乗誤差法などを使って平準化する。そして、平準化された当該値を増幅部１０７のＡＭ／ＰＭ特性とする。

次に、ステップＳＴ１０８では、判定部３２が、上記のように取得されたＡＭ／ＡＭ特性とＡＭ／ＰＭ特性とに基づいて、温度グループごとおよび入力振幅ごとのエラー振幅またはエラー位相が、温度グループごとおよび入力振幅ごとの対応する基準値を超える場合に、増幅部１０７の劣化があると判定する。

次に、ステップＳＴ１０９では、データ蓄積部１６が、測定周期ごとおよび温度グループごとに、ＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性を記録し、かつ、当該データを蓄積する。

次に、ステップＳＴ１１０では、制御部２０が、ユーザーなどから動作を終了する命令が受け付けられているかを判定する。そして、動作を終了する命令が受け付けられている場合、すなわち、図１０に例が示されるステップＳＴ１１０から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、動作を終了する。一方で、動作を終了する命令が受け付けられていない場合、すなわち、図１０に例が示されるステップＳＴ１１０から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、図１０に例が示されるステップＳＴ１０１に戻る。

なお、図１０では、温度の影響を取り除くために複数の温度グループに分類されたが、温度測定値である温度Ｔ（ｔ）を使わず温度グループの分類を行わない場合であっても、増幅部１０７の劣化を判定することができることは自明である。

＜ＡＭ／ＰＭ特性の測定方法２（フィードバック歪補償）について＞
次に、歪補償を行う場合の、増幅部２０７のＡＭ／ＡＭ特性を測定する方法と、増幅部２０７のＡＭ／ＰＭ特性を測定する方法とを以下に説明する。歪補償の方法としては、フィードバック歪補償、フィードフォワード歪補償、または、プレディストーション歪補償などが知られている。

図１１は、歪補償部１０４ａと増幅部２０７とを含む構成の例を詳細に示す図である。図１１では、増幅部２０７の出力信号である復調複素信号Ｓｏに基づいてフィードバック歪補償を行うフィードバック増幅部１１０ｃが設けられる。

増幅部２０７は、増幅率Ａである理想増幅器１２５に歪みＤが加わるモデルとして表される。フィードバック増幅部１１０ｃは、増幅率１／Ｋの増幅器である。歪補償部１０４ａは、フィードバック増幅部１１０ｃから入力されるフィードバック信号と入力複素信号Ｓｉとの差分を歪補償信号Ｓｅとして出力する負帰還フィードバック回路である。

フィードバック歪補償は、増幅部２０７の出力信号である復調複素信号Ｓｏに加わった歪み成分Ｄを負帰還で打ち消すことができる。これによって、当該歪みを低減させることができる。

図１２は、ＡＭ／ＡＭ特性の例と、ＡＭ／ＰＭ特性の例とを示す図である。図１２において、縦軸は出力振幅または出力位相を示し、横軸は入力振幅を示す。図１２では、理想増幅器１２５のＡＭ／ＡＭ特性とＡＭ／ＰＭ特性とが、破線で示されている。一方で、図１２では、実際の増幅部１０７のＡＭ／ＡＭ特性とＡＭ／ＰＭ特性とが、実線で示されている。

図１２において、実際の増幅部１０７のＡＭ／ＡＭ特性はグラフ１００１で示され、理想増幅器１２５のＡＭ／ＡＭ特性はグラフ１００２で示される。グラフ１００２は、傾きＡの直線である。グラフ１００１とグラフ１００２との差分が、増幅器の歪みＤの振幅を表すことになる。

同様に、実際の増幅部１０７のＡＭ／ＰＭ特性はグラフ１００３で示され、理想増幅器１２５のＡＭ／ＰＭ特性はグラフ１００４で示される。グラフ１００３とグラフ１００４との差分が、増幅器の歪みＤの位相を表すことになる。

図１３は、歪補償部１０４ａのＡＭ／ＡＭ特性の例と、歪補償部１０４ａのＡＭ／ＰＭ特性の例とを示す図である。図１３において、縦軸は歪補償信号Ｓｅを示し、横軸は入力振幅を示す。

図１３において、歪補償部１０４ａのＡＭ／ＡＭ特性はグラフ１００５で示される。また、歪補償部１０４ａのＡＭ／ＰＭ特性はグラフ１００６で示される。

歪補償部１０４ａのＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性は、増幅部２０７の歪みＤを打ち消すために、増幅部２０７のＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性の逆特性になることが知られている。

したがって、歪補償部１０４ａのＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性を測定することは、増幅部２０７のＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性を測定することと等価となる。

歪補償信号Ｓｅは、以下のように示される。

ここで、Ａｅ（ｔ）は歪補償信号Ｓｅの振幅を示し、φｅ（ｔ）は歪補償信号Ｓｅの位相を示す。

図１０に示されたフローチャートによれば、フィードバック増幅部１１０ｃによってフィードバック歪補償が行われる増幅部２０７の劣化を判定し、かつ、増幅部２０７のＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性を取得することができる。

＜ＡＭ／ＰＭ特性の測定方法３（プレディストーション歪補償）について＞
図１４は、歪補償部を含む構成の例を示す図である。図１４では、歪補償部としてプレディストーション歪補償部１３１が設けられている。

プレディストーション歪補償部１３１は、適応デジタル－プレディストーション（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐｒｅ－Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ：ＡＤＰＤ）で構成される。プレディストーション歪補償部１３１は、入力されたデジタル複素信号を、デジタル信号処理で増幅器の歪みの逆歪みを有する歪補償デジタル複素信号に変換して出力する。

デジタル－アナログ変換部１３２は、プレディストーション歪補償部１３１から出力された歪補償デジタル複素信号を歪補償アナログ複素信号に変換して出力する。直交変調部１０４ｂは、デジタル－アナログ変換部１３２から出力された歪補償アナログ複素信号を直交変調して、歪補償信号Ｓｅとして周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５に出力する。

ここで、プレディストーション歪補償部１３１のデジタル信号処理には、多項式による近似またはＬＵＴ（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ）などの方式が用いられる。

直交復調部１１２は、周波数変換部（ＲＦ→ＩＦ）１１１から出力されるＩＦ（中間周波数）信号、すなわち、フィードバック信号を直交復調して、復調複素信号（ＩＱ信号）として出力する。アナログ－デジタル変換部１３８は、直交復調部１１２から出力されるアナログの復調複素信号（ＩＱ信号）を、デジタル復調複素信号に変換して出力する。

一方で、遅延部１４１は、プレディストーション歪補償部１３１に入力されるデジタル複素信号（入力デジタル複素信号）を遅延させて、入力デジタル複素信号とデジタル復調複素信号とのタイミングを揃える。入出力比較部１３９は、タイミングが揃っている入力デジタル複素信号とデジタル復調複素信号との差分をデジタルエラー複素信号Ｓｅとしてプレディストーション歪補償部１３１へ出力する。

適応動作部１４０は、デジタルエラー複素信号Ｓｅが０に漸近するように、プレディストーション歪補償部１３１のデジタル信号処理のパラメータを適応させる（すなわち、変更する）。

振幅および位相測定部１１３は、タイミングが揃っている入力デジタル複素信号とデジタルエラー複素信号Ｓｅとについて、それぞれの振幅および位相を測定する。デジタルエラー複素信号Ｓｅ（歪補償信号Ｓｅ）は、以下のように示される。

ここで、Ａｅ（ｔ）はデジタルエラー複素信号の振幅を示し、φｅ（ｔ）はデジタルエラー複素信号の位相を示す。

図１０に示されたフローチャートによれば、プレディストーション歪補償部１３１によってプレディストーション歪補償が行われる増幅部１０７の劣化を判定し、かつ、増幅部１０７のＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性を取得することができる。

ここで、プレディストーション歪補償部１３１のデジタル信号処理のパラメータは、製造時の増幅部１０７のＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性に合わせて、デジタルエラー複素信号Ｓｅが０に漸近するように初期値が決められる。適応動作部１４０は、増幅部１０７の特性が経年などに起因して変化しても、プレディストーション歪補償部１３１が行うプレディストーション歪補償をそれに追従させる。

言い換えると、プレディストーション歪補償部１３１のデジタル信号処理のパラメータ（多項式近似式の係数、ＬＵＴの変換係数）の変化は、増幅部１０７のＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性の変化を表す。

そこで、図１０に示されたフローチャートのステップＳＴ１０１、ステップＳＴ１０３からステップＳＴ１０７を省略して、プレディストーション歪補償部１３１のデジタル信号処理のパラメータ（多項式近似式の係数、ＬＵＴの変換係数）をＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性としてもよい。

なお、上記のＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性を解析、記録または蓄積する機能は、無線装置１０１に備えられる構成によってなされてもよいし、ネットワークなどを介して接続される他の装置に備えられる構成によってなされてもよい。さらに、上記の機能の一部が無線装置１０１に備えられる構成によってなされ、他の機能がネットワークなどを介して接続される他の装置に備えられる構成によってなされてもよい。

また、図２に示された電圧測定部１１５が測定する電圧と、電流測定部１１７が測定する電流と、送信電力測定部１２０が出力する送信電力と、変調精度とは、同時に測定されて記録されてもよい。

＜劣化している構成要素の特定について＞
次に、振幅および位相測定部１１３から入力される測定値以外の測定値を使って、劣化している構成要素を特定する方法について説明する。

まず、記憶部２２が、図２に示される送信電力測定部１２０が測定する送信電力測定値と、図２に示される電圧測定部１１５が測定する電圧測定値と、図２に示される電流測定部１１７が測定する電流測定値とを記憶する。

そして、判定部３２は、図１０におけるステップＳＴ１０８に示されたように増幅部１０７の劣化があると判定した場合、さらに、以下の基準で劣化している構成要素を特定する。

まず、出力（送信電力測定値）の低下、および、電流測定値の変化を伴う場合に、判定部３２は、増幅部１０７におけるパワートランジスタ１０７ａを劣化している構成要素として特定する。

次に、出力（送信電力測定値）と電流測定値とが変化せず、入力振幅の大きさに比例してエラー振幅が大きくなる場合に、判定部３２は、ローカル発振部１０６を、出力レベルの低下に起因して劣化している構成要素として特定する。

次に、出力（送信電力測定値）と電流測定値とが変化せず、入力振幅の大きさによらずエラー位相が大きい場合に、判定部３２は、給電部１１４を、リップル増大またはグラウンドからのノイズ混入に起因して劣化している構成要素として特定する。

＜試験信号によるＡＭ／ＡＭ測定、ＡＭ／ＰＭ測定、周波数特性測定について＞
上記では、増幅部１０７のＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性を取得する際に、運用中のユーザーデータを使う前提で説明されたが、ユーザーデータを送信しなくてよいタイミングがあれば、試験信号を生成してユーザーデータの代わりに測定してもよい。

試験信号は、振幅が最小値から最大値に直線的に、かつ、周期的に変化する三角波、または、それをさらに遅い周期で周波数切り替えすることで生成される信号などである。試験信号を用いることで、ＡＭ／ＡＭ測定およびＡＭ／ＰＭ測定が容易になる。さらに、周波数特性の測定も容易になる。

上記の場合の制御部２０の動作について、以下に説明する。

図１５は、本実施の形態に関する制御部２０の動作の例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳＴ１２１において、制御部２０は、無線通信規格などに基づいて通信が不要か否かを判定する。そして、通信が不要である場合、すなわち、図１５に例が示されるステップＳＴ１２１から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、図１５に例が示されるステップＳＴ１２２へ進む。一方で、通信が不要でない（すなわち、通信が必要である）場合、すなわち、図１５に例が示されるステップＳＴ１２１から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、図１５に例が示されるステップＳＴ１１２へ進む。

ステップＳＴ１２１において通信が不要であると判定された場合、制御部２０は、以下のように振幅および移相を測定させる。

ステップＳＴ１２２では、制御部２０は、データ生成部１０２に対して、ユーザーデータに代えて試験信号を生成させ、かつ、出力させる。

次に、ステップＳＴ１２３において、制御部２０は、高周波伝送部１０８に対して、アンテナ１０９への出力を停止させる。

次に、ステップＳＴ１２４において、制御部２０は、振幅および位相測定部１１３に対して、振幅および位相を測定させる。

次に、ステップＳＴ１２５において、制御部２０は、振幅および位相測定部１１３において測定された振幅および位相を、記憶部２２にデータとして記録する。

一方で、ステップＳＴ１２１において通信が不要でない（必要である）と判定された場合、制御部２０は、以下のように無線装置１０１を基本動作に戻す。

ステップＳＴ１１２では、制御部２０は、データ生成部１０２に対して、ユーザーデータを選択して出力させる。

次に、ステップＳＴ１１３において、制御部２０は、高周波伝送部１０８に対して、アンテナ１０９へ出力させる。

次に、ステップＳＴ１０４において、制御部２０は、振幅および位相測定部１１３に対して、振幅および位相の測定を停止させる。

次に、ステップＳＴ１１５において、制御部２０は、振幅および位相のデータの記録を停止する。

＜通信規格において測定タイミングを規定する場合について＞
次に、通信規格に測定タイミングを規定する場合の動作について説明する。

図１６は、通信規格に通信しない時間を規定する場合の、無線装置１０１の動作の例を示すタイミングチャートである。

通信規格Ｐ０１において、通信許可Ｐ０２は、周期的に通信を禁止する時間を設けることを示す。通信を禁止する時間は、たとえば、通信規格で決められている無線フレームＰ０３について、Ｎフレーム周期で通信休止フレームを１フレーム設けるなどである。

この通信しない時間を規定する通信規格に対する無線装置１０１の動作を、図２と図１６とを参照しつつ説明する。

データ生成部１０２は、通信許可のタイミングでユーザーデータを選択して出力する。また、データ生成部１０２は、通信禁止のタイミングで試験信号を生成して出力する。

高周波伝送部１０８は、増幅された高周波信号を、通信許可のタイミングでアンテナ１０９へ出力する。また、高周波伝送部１０８は、通信禁止のタイミングでアンテナ１０９への出力を停止する。

振幅および位相測定部１１３は、通信許可のタイミングで動作を停止する。また、振幅および位相測定部１１３は、通信禁止のタイミングで直交復調部１１２が出力するデジタル復調信号（復調複素信号）から振幅および位相を測定する。

データ蓄積部１６は、振幅および位相測定部１１３が振幅および位相の測定を完了した際に、振幅および位相の測定値をデータとして追加して蓄積する。データ蓄積部１６が蓄積するデータは、無線装置１０１の運用期間に相当する膨大な量になる。そのため、データ蓄積部１６は、複数個のデータについて平均化などの処理をしてデータ量の圧縮を行ってもよい。

＜第２の実施の形態＞
本実施の形態に関する劣化判定システムについて説明する。なお、以下の説明においては、以上に記載された実施の形態で説明された構成要素と同様の構成要素については同じ符号を付して図示し、その詳細な説明については適宜省略するものとする。

＜劣化判定システムの構成について＞
第１の実施の形態では、増幅部１０７の特性を測定するために、増幅部１０７の入出力において振幅および位相を測定し、これらの値を使ってＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性を出力する方法が示された。一方で本実施の形態では、増幅部１０７の出力信号を、時間領域の信号から周波数領域の信号に変換してスペクトラム特性を求める方法について説明する。

通信システムの構成は、たとえば、図１に示されたものと同様である。

図１７は、本実施の形態に関する、固定または移動可能な無線設備の構成の例を示す図である。

図１７に例が示される無線装置１０１Ａは、少なくとも、制御部２０Ａと、データ生成部１０２と、デジタル変調部１０３と、直交変調部１０４ｂと、周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５と、ローカル発振部１０６と、増幅部１０７と、高周波伝送部１０８と、アンテナ１０９と、波形検波部１１０と、フィードバック増幅部１１０ａと、給電部１１４と、電圧測定部１１５と、電流センサー１１６と、電流測定部１１７と、温度センサー１１８と、電力検波部１１９と、送信電力測定部１２０と、アナログ－デジタル変換部１３８と、記録部２０２と、高速フーリエ変換（ｆａｓｔ ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、すなわち、ＦＦＴ）部２０３と、スペクトラム解析部２０４とを備える。制御部２０Ａは、判定部２６を備える。

直交変調部１０４ｂは、デジタル変調部１０３から出力されるデジタル変調信号を、歪補償しつつ、９０度位相が異なる（すなわち、直交する）２次元の複素信号（ＩＱ信号）に変換する。周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５は、直交変調部１０４ｂから出力される２次元の複素信号（ＩＱ信号）と、ローカル発振部１０６から入力されたローカル信号とを混合することでキャリア周波数に変換して、高周波信号を出力する。

本実施の形態では、図２における振幅および位相測定部１１３に代えて、増幅部１０７の出力側に、スペクトラムを測定するためのスペクトラム解析部２０４などが接続される。スペクトラムを測定する動作について、図１７を参照しつつ以下説明する。

増幅部１０７の出力の一部は、フィードバック信号として波形検波部１１０から取り出される。そして、アナログ－デジタル変換部１３８は、フィードバック増幅部１１０ａから出力されるフィードバック信号をデジタル信号に変換する。

続いて、記録部２０２は、アナログ－デジタル変換部１３８から出力されるデジタル信号を、一定の時間メモリなどの記録デバイスに蓄積して記録する。

そして、ＦＦＴ部２０３は、記録部２０２に記録された一定時間のデジタル信号を、高速フーリエ変換によって、周波数領域のデジタル信号に変換する。

さらに、スペクトラム解析部２０４は、ＦＦＴ部２０３から出力される周波数領域のデジタル信号から、増幅部１０７のスペクトラム特性を抽出する。

図１８および図１９は、ＦＦＴによって時間領域信号を周波数領域信号に変換する概念を示す概念図である。図１８においては、縦軸が振幅（電力）を示し、横軸が時間を示す。また、図１９においては、縦軸が振幅（電力）を示し、横軸が周波数を示す。

増幅部１０７から出力される信号は、図１８に示されるような時間領域の波形を有する信号である。一方で、ＦＦＴ部２０３から出力される信号は、図１９に示されるような周波数領域の波形を有する信号である。

デジタル通信方式のデジタル変調信号では、厳しい帯域制限がかけられることが知られている。上記の周波数領域の信号は、図１９に示されるように帯域内領域に信号の電力が集中するという特徴を有する。具体的には、周波数領域の信号は、帯域内領域の周波数の下側と上側とに隣接チャネル領域を有し、さらにその外側に帯域外領域を有する。

電波法では、帯域内領域、隣接チャネル領域または帯域外領域などのそれぞれの周波数領域での出力電力（すなわち、振幅）の基準が定められている。たとえば、帯域外領域の周波数領域で基準を超える出力電力（すなわち、振幅）の不要発射成分があると、電波法違反となる。

＜スペクトラム特性の測定方法１（歪補償なし）について＞
スペクトラム解析部２０４は、スペクトラム特性を解析して、たとえば、帯域内領域、隣接チャネル領域または帯域外領域などのそれぞれの周波数領域での電波法基準に対する、解析結果のマージン量を特徴量として抽出する。この場合、対象の帯域幅で、特徴がある周波数があらかじめ分かっていれば、その周波数に絞って特徴量を抽出してもよい。判定部２６は、解析結果の周波数ごとのマージン量が対応する周波数における基準値を下回る場合（すなわち、マージン量が、周波数ごとに定められるしきい値を超えて低下している場合）に、増幅部１０７が劣化していると判定する。

＜構成要素の特性の劣化と測定値との関係について＞
無線装置１０１の電力増幅特性の劣化と無線装置１０１における構成要素の特性の劣化との関係は、図３に示されたとおりである。

スペクトラムを測定する方法では、図３の出力特性のうちの「スプリアス特性劣化（不要発射増加）」を検出することができる。

また、図３のＡＭ／ＡＭ特性の変化およびＡＭ／ＰＭ特性の変化は、隣接チャネル領域におけるスペクトラムに表れることが知られている。したがって、本実施の形態での測定方法は、第１の実施の形態での測定方法に置き換えることができる。

増幅部１０７は、温度に応じて特性が変化する。そのため、温度に起因する特性の変化か、経年劣化に起因する特性の変化かを見極めることが重要である。

図１７に示される判定部２６は、上記の隣接チャネル領域における電力成分、または、帯域外領域における電力成分などのスペクトラム特性を、第１の実施の形態と同様に、同時に測定された温度の影響を取り除いて判定することで、増幅部１０７の劣化判定の精度を向上させることができる。

＜スペクトラム特性の測定方法２（フィードバック歪補償あり）について＞
図２０は、フィードバック方式の歪補償を行う場合の、固定または移動可能な無線設備の構成の例を示す図である。

図２０に例が示される無線装置１０１Ｂは、少なくとも、制御部２０Ａと、データ生成部１０２と、デジタル変調部１０３と、フィードバック方式の歪補償および直交変調部１０４と、周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５と、ローカル発振部１０６と、増幅部１０７と、高周波伝送部１０８と、アンテナ１０９と、波形検波部１１０と、波形検波部１１０からの出力を増幅するフィードバック増幅部１１０ｂと、フィードバック増幅部１１０ｂからの出力が入力される周波数変換部（ＲＦ→ＩＦ）１１１と、直交復調部１１２と、給電部１１４と、電圧測定部１１５と、電流センサー１１６と、電流測定部１１７と、温度センサー１１８と、電力検波部１１９と、送信電力測定部１２０と、アナログ－デジタル変換部２０１と、記録部２０２と、ＦＦＴ部２０３と、スペクトラム解析部２０４とを備える。制御部２０Ａは、判定部２６を備える。

本実施の形態では、増幅部１０７の出力であるフィードバック信号の代わりに、歪補償および直交変調部１０４が出力する歪補償信号ＳｅをＦＦＴ変換する。

アナログ－デジタル変換部２０１は、歪補償および直交変調部１０４が出力する歪補償信号Ｓｅをデジタル信号に変換する。

続いて、記録部２０２は、アナログ－デジタル変換部２０１から出力されるデジタル信号を、一定の時間メモリなどの記録デバイスに蓄積して記録する。

そして、ＦＦＴ部２０３は、記録部２０２に記録された一定時間のデジタル信号を、高速フーリエ変換によって、周波数領域のデジタル信号に変換する。

さらに、スペクトラム解析部２０４は、ＦＦＴ部２０３から出力される周波数領域のデジタル信号から、増幅部１０７のスペクトラム特性を抽出する。

第１の実施の形態で説明されたように、フィードバック方式の歪補償では、歪補償信号は、増幅部１０７の歪み特性の逆特性を有する信号になる。したがって、歪補償信号のスペクトラム解析は、フィードバックがない場合の、増幅部１０７の出力のスペクトラム解析と等価になる。

＜スペクトラム特性の測定方法３（プレディストーション歪補償あり）について＞
図２１は、歪補償および直交変調部を含む構成の例を示す図である。図２１では、プレディストーション歪補償部１３１が設けられている。プレディストーション歪補償部１３１は、適応デジタル－プレディストーションで構成される。プレディストーション歪補償部１３１は、入力されたデジタル複素信号を、デジタル信号処理で増幅器の歪みの逆歪みを有する歪補償デジタル複素信号に変換して出力する。

図２１に示される構成では、増幅部１０７の出力であるフィードバック信号の代わりに、入出力比較部１３９が出力するエラー信号をＦＦＴ変換する。

デジタル－アナログ変換部１３２は、プレディストーション歪補償部１３１から出力された歪補償デジタル複素信号を歪補償アナログ複素信号に変換して出力する。直交変調部１３３は、デジタル－アナログ変換部１３２から出力された歪補償アナログ複素信号を直交変調して、歪補償信号Ｓｅとして周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）１０５に出力する。

直交復調部１１２は、周波数変換部（ＲＦ→ＩＦ）１１１から出力されるＩＦ（中間周波数）信号、すなわち、フィードバック信号を直交復調して、復調複素信号（ＩＱ信号）として出力する。アナログ－デジタル変換部１３８は、直交復調部１１２から出力されるアナログの復調複素信号（ＩＱ信号）を、デジタル復調複素信号に変換して出力する。

ＦＦＴ部２０３は、記録部２０２に記録された一定時間のデジタルエラー信号を、高速フーリエ変換によって、周波数領域のデジタル信号に変換する。

さらに、スペクトラム解析部２０４は、ＦＦＴ部２０３から出力される周波数領域のデジタル信号から、増幅部１０７のスペクトラム特性を抽出する。

第１の実施の形態で説明されたように、プレディストーション方式の歪補償では、エラー信号が０になるように、プレディストーションのパラメータ（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅの係数など）が決められており、エラー信号は増幅部１０７の歪みの変化を表す信号になる。

したがって、エラー信号のスペクトラム解析は、増幅部１０７の歪み出力のスペクトラム解析と等価になる。

＜劣化している構成要素の特定について＞
スペクトラム特性以外の測定値を使って、劣化している構成要素を特定する方法について説明する。

まず、記憶部２２が、図１７に示される送信電力測定部１２０が測定する送信電力測定値と、図１７に示される電圧測定部１１５が測定する電圧測定値と、図１７に示される電流測定部１１７が測定する電流測定値とを、スペクトラム特性と一緒に記録する。

そして、判定部２６は、図１０におけるステップＳＴ１０８に示されたように増幅部１０７の劣化があると判定した場合、さらに、以下の基準で劣化している構成要素を特定する。

まず、出力（送信電力測定値）の低下、および、電流測定値の変化を伴う場合に、判定部２６は、パワートランジスタ（増幅部１０７）を劣化している構成要素として特定する。

次に、出力（送信電力測定値）と電流測定値とが変化せず、隣接チャネル領域の電力全体が大きくなる場合に、判定部２６は、ローカル発振部１０６を、出力レベルの低下に起因して劣化している構成要素として特定する。

次に、出力（送信電力測定値）と電流測定値とが変化せず、特定の周波数の不要発射成分が大きい場合に、判定部２６は、給電部１１４を、リップル増大またはグラウンドからのノイズ混入に起因して劣化している構成要素として特定する。

なお、記録部２０２、ＦＦＴ部２０３、スペクトラム解析部２０４および判定部２６は、無線装置１０１Ｂに備えられる構成であってもよいし、ネットワークなどを介して接続される他の装置に備えられる構成であってもよい。

また、図２または図２０に示された電圧測定部１１５が測定する電圧と、電流測定部１１７が測定する電流と、送信電力測定部１２０が出力する送信電力とは、同時に測定されて記録されてもよい。

＜試験信号によるスペクトラム特性解析、周波数特性測定について＞
上記では、増幅部１０７のスペクトラム特性解析の際に、運用中のユーザーデータを使う前提で説明されたが、ユーザーデータを送信しなくてよいタイミングがあれば、試験信号を生成してユーザーデータの代わりに測定してもよい。

試験信号は、正弦波または任意の周波数離調された２つの正弦波が合成された信号、または、それらをさらに遅い周期で周波数切り替えすることで生成される信号などである。試験信号を用いることで、スペクトラム特性解析が容易になる。さらに、周波数特性の測定も容易になる。

たとえば、正弦波は信号のエンベロープの変動がないので、不要発射の成分を見つけることに適している。また、任意の周波数離調された２つの正弦波が合成された信号は、入力信号の周波数から、離調周波数幅の整数倍離れた周波数に歪成分が現れることが分かっており、ピンポイントの周波数で歪み量を測ることに適している。

試験信号を用いるタイミングについては、第１の実施の形態で示された場合と同様に、周期的に通信しなくてよい時間帯を無線通信規格において設け、図１６に示されたタイミングチャートの場合と同様に、その時間帯に試験信号を生成して測定を行ってもよい。

＜第３の実施の形態＞
本実施の形態に関する劣化判定システム、学習装置、および、推論装置について説明する。なお、以下の説明においては、以上に記載された実施の形態で説明された構成要素と同様の構成要素については同じ符号を付して図示し、その詳細な説明については適宜省略するものとする。

＜劣化判定システムの構成について＞
第１の実施の形態および第２の実施の形態では、増幅部１０７について、構成要素の劣化の判定基準が分かっているものとして説明された。一方で本実施の形態では、学習装置および推論装置を使って判定方法を学習し、判定（推論）の精度を向上させる方法について説明する。なお、本実施の形態が、第１の実施の形態または第２の実施の形態と組み合わせることができることは自明である。

通信システムの構成は、たとえば、図１に示されたものと同様である。

＜学習フェーズについて＞
図２２は、無線設備に関する機械学習を行う学習装置の構成の例を概念的に示す図である。図２２に例が示されるように、学習装置３００は、データ取得部３０２と、モデル生成部３０４とを備える。

データ取得部３０２は、上記の時系列の特性データと、測定データ（ＡＭ／ＡＭ特性、ＡＭ／ＰＭ特性、スペクトラム特性、温度測定値、電流測定値、電圧測定値または送信電力測定値などのデータ）と、無線設備の製造データ（製造ロット、部品ロット、製造工場、検査データなど）とをデータＢ１１として取得する。データＢ１１のうち、時系列の特性データと、測定データ（ＡＭ／ＡＭ特性、ＡＭ／ＰＭ特性、スペクトラム特性、温度測定値、電流測定値、電圧測定値または送信電力測定値などのデータ）とは、たとえば、後述のデータ蓄積部１６から取得することができる。また、データＢ１１のうち、無線設備の製造データ（製造ロット、部品ロット、製造工場、検査データなど）は、たとえば、後述の製造情報管理サーバー３１０から取得することができる。また、データ取得部３０２は、故障が発生した構成要素と、装置の稼働開始から故障が発生するまでの時間とをデータＢ１２（正解データ）として取得する。ここで、製造ロット、部品ロット、製造工場などの製造条件は、一般的に製造結果（たとえば、劣化速度）に影響を与える。なお、故障が発生した構成要素と、装置の稼働開始から故障が発生するまでの時間とを合わせて、故障判定結果とも称する。

図２３は、トレーニングデータの取得方法の例を示す図である。図２３に例が示されるように、時系列の特性データと測定データとを含むデータＢ１１と、故障が発生した構成要素と装置の稼働開始から故障が発生するまでの時間とを含むデータＢ１２（正解データ）とが、データ蓄積部１６に蓄積される。データ取得部３０２は、データ蓄積部１６に蓄積されるデータを取得することができる。

ここで、データＢ１１は、実際の使用環境よりも強いストレスを与えることによって構成要素の劣化を加速させて無線装置１０１から取得してもよく、また、実際の使用環境で故障に至った無線装置１０１のデータＢ１１にデータＢ１２の故障判定結果を付加して取得してもよい。また、実機の無線装置１０１から取得されたデータだけでなく、シミュレーションなどによって各種のばらつきが模擬的に与えられたデータが付け足されてもよい。

モデル生成部３０４は、データ取得部３０２から出力されるデータＢ１１とデータＢ１２との組み合わせで作成されるトレーニングデータに基づいて、劣化している構成要素を示すデータＣ１１として、劣化している構成要素の余寿命時間を示すデータＣ１２として学習する。すなわち、無線装置１０１で測定される時系列の特性データと測定データとを含むデータＢ１１と、故障判定結果を含むデータＢ１２（正解データ）とに基づいて、劣化している構成要素を示すデータＣ１２と、劣化している構成要素の余寿命時間を示すデータＣ１２とを推論する学習済モデルを生成する。たとえば、余寿命時間を示すデータＣ１２は、データＢ１２と装置の稼働時間との差異に基づいて推論することができる。

ここで、トレーニングデータは、データＢ１１、データＢ１２、データＣ１１およびデータＣ１２を互いに関連付けたデータである。

データ取得の対象にしている無線装置１０１の増幅部１０７は、経年劣化に起因して故障に至る場合には、ある時点から徐々に特性が劣化し、さらに、あるしきい値を超えると急激に特性の劣化が加速する（すなわち、故障に至る）ことが知られている。これは、増幅部１０７が無線装置１０１の中で比較的大きな電力で動作する構成要素であるためである。

特性の変化と構成要素の劣化との間には、図３に示された関係があるので、特性の変化の組み合わせに基づけば、劣化している構成要素を推定することができる。

たとえば、増幅部１０７の消費電流と、ＡＭ／ＡＭ特性およびＡＭ／ＰＭ特性とが同時に変化する場合、パワートランジスタの劣化の可能性が高いと推定することができる。

各種の特性データ（または測定データ）の間には相関があることは、図３を参照すれば明らかである。よって、より多くのデータを使って各種の特性データ間の相関関係を学習することで、劣化している構成要素を特定する精度を高めることができる。劣化している構成要素を高い精度で特定することができれば、特性の変化に基づいてその余寿命時間を推測する精度が高まることも明白である。

なお、学習装置（または推論装置）は、無線装置１０１の劣化している構成要素を示すデータＣ１１と、劣化している構成要素の余寿命時間を示すデータＣ１２とを学習するために使用されるが、学習装置（または推論装置）は、たとえば、ネットワークを介して無線装置１０１に接続される、この無線装置１０１とは別個の装置であってもよい。または、学習装置（または推論装置）は、無線装置１０１に内蔵されていてもよい。さらに、学習装置（または推論装置）は、クラウドサーバー上に存在していてもよい。

モデル生成部３０４は、たとえば、ニューラルネットワークモデルにしたがって、いわゆる教師あり学習によって、データＣ１１とデータＣ１２とを学習する。ここで、教師あり学習とは、入力データと結果（ラベル）データとの組み合わせを学習装置に与えることで、それらのトレーニングデータに存在する特徴を学習し、入力データから結果データを推論する手法をいう。

ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層と、複数のニューロンからなる中間層（隠れ層）と、複数のニューロンからなる出力層とで構成される。中間層は、１層または２層以上であってもよい。

図２４は、ニューラルネットワークの例を示す図である。図２４に例が示されるような３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力データが入力層（Ｘ１－Ｘ３）に入力されると、当該データに重みＷ１（ｗ１１－ｗ１６）が掛けられて中間層（Ｙ１－Ｙ２）に入力され、その結果にさらに重みＷ２（ｗ２１－ｗ２６）が掛けられて出力層（Ｚ１－Ｚ３）から出力される。この出力結果は、重みＷ１の値と重みＷ２の値とによって変わる。

本実施の形態において、ニューラルネットワークは、データ取得部３０２によって取得されるデータＢ１１とデータＢ１２（正解データ）との組み合わせで作成されるトレーニングデータにしたがって、いわゆる教師あり学習によって、データＣ１１およびデータＣ１２を学習する。

すなわち、ニューラルネットワークは、入力層に、時系列の特性データと測定データとを含むデータＢ１１を入力して出力層から出力された結果が、故障が発生した構成要素と装置の稼働開始から故障が発生するまでの時間とを含むデータＢ１２（正解データ）に近づくように、重みＷ１と重みＷ２とを調整することで学習する。

モデル生成部３０４は、以上のような機械学習を実行することで学習済モデルを生成し、かつ、学習済みモデルを出力する。

学習済モデル記憶部３０６は、モデル生成部３０４から出力された学習済モデルを記憶する。

次に、図２５を参照しつつ、学習装置が学習する処理について説明する。図２５は、学習装置の学習処理に関するフローチャートである。

まず、ステップＳＴ１３０において、データ取得部３０２は、時系列の特性データと測定データとを含むデータＢ１１と、故障が発生した構成要素と装置の稼働開始から故障が発生するまでの時間とを含むデータＢ１２（正解データ）とを取得する。

なお、上記ではデータＢ１１とデータＢ１２とを同時に取得するものとされたが、データＢ１１とデータＢ１２とを関連づけて学習装置３００へ入力できればよく、データＢ１１とデータＢ１２とがそれぞれ別のタイミングで取得されてもよい。

次に、ステップＳＴ１３１において、モデル生成部３０４は、データ取得部３０２によって取得されるデータＢ１１とデータＢ１２との組み合わせで作成されるトレーニングデータにしたがって、いわゆる教師あり学習によって、無線装置１０１の劣化している構成要素を示すデータＣ１１と、劣化している構成要素の余寿命時間を示すデータＣ１２とを学習し、かつ、学習済モデルを生成する。

次に、ステップＳＴ１３２において、学習済モデル記憶部３０６は、モデル生成部３０４によって生成された学習済モデルを記憶する。

＜活用フェーズについて＞
図２６は、無線設備に関する推論装置の構成の例を概念的に示す図である。図２６に例が示されるように、推論装置４００は、データ取得部３０２と、推論部３０８と、通知部３１２とを備える。

データ取得部３０２は、無線装置１０１に関する時系列の各種特性データと、測定データとを含むデータＢ１０を、データ蓄積部１６から取得する。

推論部３０８は、学習済モデル記憶部３０６に記憶されている学習済モデルを利用して得られる、無線装置１０１の劣化している構成要素を示すデータＣ１１と、劣化している構成要素の余寿命時間を示すデータＣ１２とを推論する。

すなわち、推論部３０８は、学習済モデル記憶部３０６から得られる学習済モデルに、データ取得部３０２で取得されたデータＢ１０を入力することで、データＢ１０から推論されるデータＣ１１およびデータＣ１２を出力することができる。

なお、本実施の形態では、推論部３０８が、無線装置１０１から得られたデータ（さらに、データ蓄積部１６に蓄積されたデータ）に基づいて学習された学習済モデルを使って、劣化しているデータＣ１１およびデータＣ１２を出力するものとして説明されたが、図２６に示されるように、推論部３０８が、ネットワークを介して接続される他の無線設備などの外部の機器（たとえば、製造情報管理サーバー３１０）から取得された各種の製造データに基づいて学習された学習済モデルを使って、データＣ１１およびデータＣ１２を出力するようにしてもよい。

次に、図２７を参照しつつ、推論装置がデータＣ１１およびデータＣ１２を得るための処理について説明する。図２７は、推論装置の推論処理に関するフローチャートである。

まず、ステップＳＴ１４０において、データ取得部３０２は、時系列の各種特性データと、測定データとを含むデータＢ１０を取得する。

次に、ステップＳＴ１４１において、推論部３０８は、学習済モデル記憶部に記憶された学習済モデルにデータＢ１０を入力し、その結果として、無線装置１０１の劣化している構成要素を示すデータＣ１１と、劣化している構成要素の余寿命時間を示すデータＣ１２とを得る（推論する）。

次に、ステップＳＴ１４２において、通知部３１２は、ステップＳＴ１４１で得られたデータＣ１１とデータＣ１２とを、無線装置１０１の保守員または保守管理サーバーに対して出力して通知する。

次に、ステップＳＴ１４３において、無線装置１０１の保守員または保守管理サーバーは、データＣ１１とデータＣ１２とを使って、無線装置１０１の交換、または、劣化が特定された構成要素の修理の要否を判定する。

上記の動作によって、無線装置１０１が故障に至る前または無線装置１０１が異常動作を起こす前の適切なタイミングで、故障の予兆がある部品または構成要素（すなわち、余寿命時間が短い部品または構成要素）について予防保全を実施することができる。予防保全に際しては、たとえば、修理または交換に必要となる時間よりも十分に長い余寿命時間が確保されるように、それぞれの構成要素の状態が維持されることが望ましい。

これによって、定期的な無線装置１０１の性能の点検（すなわち、定期点検）の回数を減らすことができ、かつ、通信システム１の信頼性と可用性とを担保するための予備品の数を低減することができる。これらによって、無線装置１０１を利用する通信システムのランニングコストが低減することができる。

なお、本実施の形態では、モデル生成部３０４が使う学習アルゴリズムに教師あり学習が適用された場合について説明されたが、学習アルゴリズムはこれに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、教師あり学習以外にも、強化学習、教師なし学習または半教師あり学習などを適用することも可能である。

また、モデル生成部３０４は、複数の無線装置１０１に対して作成されるトレーニングデータにしたがって、データＣ１１およびデータＣ１２を学習するようにしてもよい。なお、モデル生成部３０４は、同一のエリアで使用される複数の無線装置１０１からトレーニングデータを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数の無線装置１０１から収集されるトレーニングデータを利用してデータＣ１１およびデータＣ１２を学習してもよい。

また、トレーニングデータを収集する無線装置１０１を学習の途中で追加したり、対象から除去したりすることも可能である。さらに、ある無線装置１０１に関してデータＣ１１およびデータＣ１２を学習した学習装置３００を、これとは別の無線装置１０１に適用し、当該別の無線装置１０１に関してデータＣ１１およびデータＣ１２を再学習して更新するようにしてもよい。

また、モデル生成部３０４に用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いることもでき、他の公知の方法、たとえば、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミングまたはサポートベクターマシンなどにしたがって機械学習を実行してもよい。

＜以上に記載された実施の形態によって生じる効果について＞
次に、以上に記載された実施の形態によって生じる効果の例を示す。なお、以下の説明においては、以上に記載された実施の形態に例が示された具体的な構成に基づいて当該効果が記載されるが、同様の効果が生じる範囲で、本願明細書に例が示される他の具体的な構成と置き換えられてもよい。すなわち、以下では便宜上、対応づけられる具体的な構成のうちのいずれか１つのみが代表して記載される場合があるが、代表して記載された具体的な構成が対応づけられる他の具体的な構成に置き換えられてもよい。

また、当該置き換えは、複数の実施の形態に跨ってなされてもよい。すなわち、異なる実施の形態において例が示されたそれぞれの構成が組み合わされて、同様の効果が生じる場合であってもよい。

以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、増幅部１０７（または増幅部２０７）と、判定部３２とを備える。増幅部１０７は、入力される無線信号を増幅させて出力する。判定部３２は、増幅部１０７から出力される無線信号が、増幅部１０７に入力される対応する無線信号の振幅ごとに定められる振幅のしきい値および位相のしきい値を超える場合に、増幅部１０７が劣化していると判定する。

このような構成によれば、増幅部１０７から出力される無線信号の振幅および位相の変化に基づいて増幅部１０７の劣化を判定することができるため、増幅部１０７の故障を予測して適切に予防保守を実施することができる。よって、定期的な無線装置１０１の性能の点検の回数を減らすことができ、かつ、通信システム１の信頼性と可用性とを担保するための予備品の数を低減することができる。これらによって、無線装置１０１を利用する通信システム１のランニングコストが低減することができる。

なお、上記の構成に本願明細書に例が示された他の構成を適宜追加した場合、すなわち、上記の構成としては言及されなかった本願明細書中の他の構成が適宜追加された場合であっても、同様の効果を生じさせることができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、ソート部２４を備える。ソート部２４は、増幅部１０７に入力される無線信号の振幅順に、増幅部１０７から出力される対応する無線信号の振幅および位相を取得する。そして、ソート部２４は、増幅部１０７に入力される無線信号の振幅とのそれぞれの関係（たとえば、入力振幅対エラー振幅（ＡＭ／ＡＭ特性）、入力振幅対エラー位相（ＡＭ／ＰＭ特性））を取得する。このような構成によれば、入力振幅対エラー振幅（ＡＭ／ＡＭ特性）のテーブルと、入力振幅対エラー位相（ＡＭ／ＰＭ特性）のテーブルとを生成して、増幅部１０７の劣化判定に使うことができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、歪補償部１０４ａを備える。歪補償部１０４ａは、増幅部１０７の歪みを、増幅部１０７から出力される無線信号をフィードバックする方式で補償する。ここで、増幅部１０７に入力される無線信号は、歪補償部１０４ａを介して入力される無線信号である。そして、判定部３２は、歪補償部１０４ａから出力される無線信号が、歪補償部１０４ａに入力される対応する無線信号の振幅ごとに定められる振幅のしきい値および位相のしきい値を超える場合に、増幅部１０７が劣化していると判定する。このような構成によれば、歪補償部１０４ａから出力される無線信号の振幅および位相の変化に基づいて増幅部１０７の劣化を判定することができるため、増幅部１０７の故障を予測して適切に予防保守を実施することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、歪補償部を備える。ここで、歪補償部は、たとえば、プレディストーション歪補償部１３１などに対応するものである。プレディストーション歪補償部１３１は、増幅部１０７の歪みをプレディストーション方式で補償する。ここで、増幅部１０７に入力される無線信号は、プレディストーション歪補償部１３１を介して入力される無線信号である。また、劣化判定システムは、遅延部１４１と、入出力比較部１３９とを備える。遅延部１４１は、プレディストーション歪補償部１３１に入力される無線信号を遅延させて、増幅部１０７から出力される無線信号とのタイミングを揃える。入出力比較部１３９は、プレディストーション歪補償部１３１に入力される無線信号と増幅部１０７から出力される無線信号との差分に基づく差分信号（デジタルエラー複素信号Ｓｅ）をプレディストーション歪補償部１３１に出力する。そして、判定部３２は、差分信号が、プレディストーション歪補償部１３１に入力される対応する無線信号の振幅ごとに定められる振幅のしきい値および位相のしきい値を超える場合に、増幅部１０７が劣化していると判定する。このような構成によれば、入出力比較部１３９から出力される差分信号の振幅および位相の変化に基づいて増幅部１０７の劣化を判定することができるため、増幅部１０７の故障を予測して適切に予防保守を実施することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、適応動作部１４０を備える。適応動作部１４０は、差分信号に基づいてプレディストーション歪補償部１３１におけるデジタル信号処理のパラメータを適応させる。そして、判定部３２は、プレディストーション歪補償部１３１におけるデジタル信号処理のパラメータに基づいて、増幅部１０７が劣化していると判定する。このような構成によれば、適応動作部１４０によって適応されたデジタル信号処理のパラメータに基づいて増幅部１０７の劣化を判定することができるため、増幅部１０７の故障を予測して適切に予防保守を実施することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、振幅および位相測定部１１３と、温度センサー１１８とを備える。振幅および位相測定部１１３は、無線信号の振幅および位相を測定する。温度センサー１１８は、増幅部１０７の温度を測定する。そして、増幅部１０７から出力される無線信号の振幅および位相の測定値を、増幅部１０７の温度に基づいて分類される。このような構成によれば、無線信号の振幅および位相における温度の影響を抑制することができるため、判定精度を向上させることができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、送信電力測定部１２０と、電圧測定部１１５と、電流測定部１１７とを備える。送信電力測定部１２０は、増幅部１０７が出力する無線信号の電力である送信電力を測定する。電圧測定部１１５は、増幅部１０７に電力を供給するためのバイアス電圧を測定する。電流測定部１１７は、増幅部１０７に電力を供給するための電流である供給電流を測定する。そして、判定部３２は、増幅部１０７が劣化していると判定した場合に、さらに、送信電力および供給電流が変化している伴う場合に、増幅部１０７におけるパワートランジスタ１０７ａの劣化を特定し、送信電力および供給電流が変化せずに、歪補償部１０４ａに入力される入力信号の振幅に比例して歪補償部１０４ａから出力される歪補償信号（エラー信号）が振幅のしきい値を超える場合に、ローカル発振部１０６の出力レベル低下を特定し、送信電力および供給電流が変化せずに、歪補償部１０４ａに入力される入力信号の振幅によらず歪補償部１０４ａから出力される歪補償信号（エラー信号）が位相のしきい値を超える場合に、給電部１１４のリップルの増大またはグラウンドからのノイズ混入を特定する。ここで、ローカル発振部１０６は、増幅部１０７に入力される無線信号の周波数変換に使われるローカル信号を発振する。また、給電部１１４は、増幅部１０７にバイアス電圧を供給する。このような構成によれば、送信電力とバイアス電圧と供給電流とに基づいて劣化している構成要素を特定することができるため、修理または交換が必要となる構成要素を絞り込み、効率的な保守を実施することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、データ生成部１０２を備える。データ生成部１０２は、増幅部１０７の特性を測定するための試験信号を生成する。そして、データ生成部１０２は、通信不要なタイミングでユーザーデータから試験信号に切り替えて、増幅部１０７に無線信号を入力する。このような構成によれば、試験信号を用いることで、ＡＭ／ＡＭ測定およびＡＭ／ＰＭ測定が容易になる。さらに、周波数特性の測定も容易になる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、試験信号は、振幅が最小値から最大値に直線的に、かつ、周期的に変化する三角波、または、それをさらに遅い周期で周波数切り替えすることで生成される信号である。このような構成によれば、試験信号を用いることで、ＡＭ／ＡＭ測定およびＡＭ／ＰＭ測定が容易になる。さらに、周波数特性の測定も容易になる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、データ生成部１０２は、無線通信規格で定められた通信不要なタイミングでユーザーデータから試験信号に切り替えて、増幅部１０７に無線信号を入力する。このような構成によれば、無線通信規格に準拠しつつ試験信号を用いることで、ＡＭ／ＡＭ測定およびＡＭ／ＰＭ測定が容易になる。さらに、周波数特性の測定も容易になる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、増幅部１０７と、アナログ－デジタル変換部１３８（または、アナログ－デジタル変換部２０１）と、ＦＦＴ部２０３と、スペクトラム解析部２０４と、判定部２６とを備える。増幅部１０７は、入力される無線信号を増幅させて出力する。アナログ－デジタル変換部１３８は、増幅部１０７から出力される無線信号を、アナログ－デジタル変換する。ＦＦＴ部２０３は、アナログ－デジタル変換部１３８によってアナログ－デジタル変換された無線信号を高速フーリエ変換処理する。スペクトラム解析部２０４は、ＦＦＴ部２０３によって高速フーリエ変換処理された無線信号のスペクトラム特性を解析する。判定部２６は、スペクトラム特性が、増幅部１０７に入力される対応する無線信号の周波数ごとに定められるしきい値を超える場合に、増幅部１０７が劣化していると判定する。

このような構成によれば、増幅部１０７から出力される無線信号から得られるスペクトラム特性に基づいて増幅部１０７の劣化を判定することができるため、増幅部１０７の故障を予測して適切に予防保守を実施することができる。よって、定期的な無線装置１０１の性能の点検の回数を減らすことができ、かつ、通信システム１の信頼性と可用性とを担保するための予備品の数を低減することができる。これらによって、無線装置１０１を利用する通信システム１のランニングコストが低減することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、歪補償部を備える。ここで、歪補償部は、たとえば、歪補償および直交変調部１０４などに対応するものである。歪補償および直交変調部１０４は、増幅部１０７の歪みを、増幅部１０７から出力される無線信号をフィードバックする方式で補償する。ここで、増幅部１０７に入力される無線信号は、歪補償および直交変調部１０４を介して入力される無線信号である。そして、アナログ－デジタル変換部２０１は、歪補償および直交変調部１０４から出力される無線信号をアナログ－デジタル変換する。このような構成によれば、歪補償および直交変調部１０４から出力される無線信号から得られるスペクトラム特性に基づいて増幅部１０７の劣化を判定することができるため、増幅部１０７の故障を予測して適切に予防保守を実施することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、プレディストーション歪補償部１３１を備える。プレディストーション歪補償部１３１は、増幅部１０７の歪みをプレディストーション方式で補償する。ここで、増幅部１０７に入力される無線信号は、プレディストーション歪補償部１３１を介して入力される無線信号である。また、劣化判定システムは、遅延部１４１と、入出力比較部１３９とを備える。遅延部１４１は、プレディストーション歪補償部１３１に入力される無線信号を遅延させて、増幅部１０７から出力される無線信号とのタイミングを揃える。入出力比較部１３９は、プレディストーション歪補償部１３１に入力される無線信号と増幅部１０７から出力される無線信号との差分に基づく差分信号をプレディストーション歪補償部１３１に出力する。そして、ＦＦＴ部２０３は、差分信号を高速フーリエ変換処理する。また、スペクトラム解析部２０４は、ＦＦＴ部２０３によって高速フーリエ変換処理された差分信号のスペクトラム特性を解析する。このような構成によれば、入出力比較部１３９から出力される差分信号から得られるスペクトラム特性に基づいて増幅部１０７の劣化を判定することができるため、増幅部１０７の故障を予測して適切に予防保守を実施することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、振幅および位相測定部１１３と、温度センサー１１８とを備える。振幅および位相測定部１１３は、無線信号の振幅および位相を測定する。温度センサー１１８は、増幅部１０７の温度を測定する。そして、増幅部１０７から出力される無線信号の振幅および位相の測定値は、増幅部１０７の温度に基づいて分類される。このような構成によれば、無線信号の振幅および位相における温度の影響を抑制することができるため、判定精度を向上させることができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、送信電力測定部１２０と、電圧測定部１１５と、電流測定部１１７とを備える。送信電力測定部１２０は、増幅部１０７が出力する無線信号の電力である送信電力を測定する。電圧測定部１１５は、増幅部１０７に電力を供給するためのバイアス電圧を測定する。電流測定部１１７は、増幅部１０７に電力を供給するための電流である供給電流を測定する。そして、判定部２６は、増幅部１０７が劣化していると判定した場合に、さらに、送信電力および供給電流が変化している伴う場合に、パワートランジスタの劣化を特定し、送信電力および供給電流が変化せずに、隣接チャネル領域の電力全体が大きくなる場合に、ローカル発振部１０６の出力レベル低下を特定し、送信電力および供給電流が変化せずに、特定の周波数の不要発射成分が大きい場合に、給電部１１４のリップルの増大またはグラウンドからのノイズ混入を特定する。ここで、ローカル発振部１０６は、増幅部１０７に入力される無線信号の周波数変換に使われるローカル信号を発振する。また、給電部１１４は、増幅部１０７にバイアス電圧を供給する。このような構成によれば、送信電力とバイアス電圧と供給電流とに基づいて劣化している構成要素を特定することができるため、修理または交換が必要となる構成要素を絞り込み、効率的な保守を実施することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、劣化判定システムは、データ生成部１０２を備える。データ生成部１０２は、増幅部１０７の特性を測定するための試験信号を生成する。そして、データ生成部１０２は、通信不要なタイミングでユーザーデータから試験信号に切り替えて、増幅部１０７に無線信号を入力する。このような構成によれば、試験信号を用いることで、ＡＭ／ＡＭ測定およびＡＭ／ＰＭ測定が容易になる。さらに、周波数特性の測定も容易になる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、試験信号は、正弦波または任意の周波数離調された２つの正弦波が合成された信号、または、それらをさらに遅い周期で周波数切り替えすることで生成される信号である。このような構成によれば、増幅部１０７のスペクトラム特性からスプリアス成分または３次歪を容易に抽出することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、データ生成部１０２は、無線通信規格で定められた通信不要なタイミングでユーザーデータから試験信号に切り替えて、増幅部１０７に無線信号を入力する。このような構成によれば、無線通信規格に準拠しつつ試験信号を用いることで、ＡＭ／ＡＭ測定およびＡＭ／ＰＭ測定が容易になる。さらに、周波数特性の測定も容易になる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、学習装置は、データ蓄積部１６と、製造情報管理サーバー３１０と、モデル生成部３０４とを備える。データ蓄積部１６は、上記のうちのいずれかの劣化判定システムに備えられる増幅部１０７から一定周期ごとに得られる、少なくとも、振幅／振幅特性、および、振幅／位相特性（さらには、スペクトラム特性、温度、チャネル周波数、送信電力測定値、バイアス電圧測定値および電流測定値を含めてもよい）を、時系列のデータとして蓄積する。製造情報管理サーバー３１０は、無線設備の製造ロット、部品ロット、製造工場および検査データを、製造データとして記憶する。モデル生成部３０４は、データ蓄積部１６に蓄積されている時系列のデータと、製造データと、故障が発生した構成要素を示すデータと、故障が発生するまでの時間を示すデータとに基づいて、劣化している構成要素と、劣化している構成要素の余寿命時間とを推論する学習済みモデルを生成する。このような構成によれば、データ蓄積部１６に蓄積されている時系列のデータと、製造データと、故障判定結果とに基づいて判定方法を学習することによって、判定（推論）の精度を向上させることができる。

以上に記載された実施の形態によれば、学習装置は、データ蓄積部１６と、製造情報管理サーバー３１０と、モデル生成部３０４とを備える。データ蓄積部１６は、無線設備に備えられる増幅部１０７から一定周期ごとに得られる、少なくとも、振幅／振幅特性、および、振幅／位相特性（さらには、スペクトラム特性、温度、チャネル周波数、送信電力測定値、バイアス電圧測定値および電流測定値を含めてもよい）を、時系列のデータとして蓄積する。製造情報管理サーバー３１０は、無線設備の製造ロット、部品ロット、製造工場および検査データを、製造データとして記憶する。モデル生成部３０４は、データ蓄積部１６に蓄積されている時系列のデータと、製造データと、故障が発生した構成要素を示すデータと、故障が発生するまでの時間を示すデータとに基づいて、劣化している構成要素と、劣化している構成要素の余寿命時間とを推論する学習済みモデルを生成する。

このような構成によれば、データ蓄積部１６に蓄積されている時系列のデータと、製造データと、故障判定結果とに基づいて判定方法を学習することによって、判定（推論）の精度を向上させることができる。

なお、上記の構成に本願明細書に例が示された他の構成を適宜追加した場合、すなわち、上記の構成としては言及されなかった本願明細書中の他の構成が適宜追加された場合であっても、同様の効果を生じさせることができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、推論装置は、推論部３０８と、通知部３１２とを備える。推論部３０８は、上記のうちのいずれかの学習装置において生成された学習済みモデルにデータ蓄積部１６に蓄積されている時系列のデータを入力して、劣化している構成要素と、余寿命時間とを推論する。通知部３１２は、推論された劣化している構成要素と、余寿命時間とに基づいて通知を行う。このような構成によれば、学習済モデルを使って劣化している構成要素とその余寿命時間とを得ることによって、高い精度で増幅部１０７の故障を予測して、適切に予防保守を実施することができる。

＜以上に記載された実施の形態の変形例について＞
以上に記載された実施の形態では、それぞれの構成要素の寸法、形状、相対的配置関係または実施の条件などについても記載する場合があるが、これらはすべての局面においてひとつの例であって、限定的なものではないものとする。

したがって、例が示されていない無数の変形例、および、均等物が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。たとえば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの実施の形態における少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態における構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

また、矛盾が生じない限り、以上に記載された実施の形態において「１つ」の構成要素が備えられる、と記載された場合に、当該構成要素が「１つ以上」備えられていてもよいものとする。

さらに、以上に記載された実施の形態におけるそれぞれの構成要素は概念的な単位であって、本願明細書に開示される技術の範囲内には、１つの構成要素が複数の構造物から成る場合と、１つの構成要素がある構造物の一部に対応する場合と、さらには、複数の構成要素が１つの構造物に備えられる場合とを含むものとする。

また、以上に記載された実施の形態におけるそれぞれの構成要素には、同一の機能を発揮する限り、他の構造または形状を有する構造物が含まれるものとする。

また、本願明細書における説明は、本技術に関連するすべての目的のために参照され、いずれも、従来技術であると認めるものではない。

１ 通信システム、１２ 車上無線装置、１４ 地上無線装置、１６ データ蓄積部、１８ データ分析部、２０，２０Ａ 制御部、２２ 記憶部、２４ ソート部、２６，３２ 判定部、１０１，１０１Ａ，１０１Ｂ 無線装置、１０２ データ生成部、１０３ デジタル変調部、１０４ 歪補償および直交変調部、１０４ａ 歪補償部、１０４ｂ，１３３ 直交変調部、１０５ 周波数変換部（ＩＦ→ＲＦ）、１０５ａ 周波数混合器、１０５ｂ フィルター、１０６ ローカル発振部、１０７，２０７ 増幅部、１０７ａ パワートランジスタ、１０７ｂ 整合回路、１０８ 高周波伝送部、１０９ アンテナ、１１０ 波形検波部、１１０ａ，１１０ｂ，１１０ｃ フィードバック増幅部、１１１ 周波数変換部（ＲＦ→ＩＦ）、１１２ 直交復調部、１１３ 振幅および位相測定部、１１４ 給電部、１１５ 電圧測定部、１１６ 電流センサー、１１７ 電流測定部、１１８ 温度センサー、１１９ 電力検波部、１２０ 送信電力測定部、１２５ 理想増幅器、１３１ プレディストーション歪補償部、１３２ デジタル－アナログ変換部、１３８，２０１ アナログ－デジタル変換部、１３９ 入出力比較部、１４０ 適応動作部、１４１ 遅延部、２０２ 記録部、２０３ ＦＦＴ部、２０４ スペクトラム解析部、３００ 学習装置、３０２ データ取得部、３０４ モデル生成部、３０６ 学習済モデル記憶部、３０８ 推論部、３１０ 製造情報管理サーバー、３１２ 通知部、４００ 推論装置、１００１，１００２，１００３，１００４，１００５，１００６ グラフ。

Claims (18)

1. 入力される無線信号を増幅させて出力するための増幅部を有する無線装置と、
   前記増幅部から出力される前記無線信号が、前記増幅部に入力される対応する前記無線信号の振幅ごとに定められる振幅のしきい値および位相のしきい値を超える場合に、前記増幅部が劣化していると判定するための判定部とを備える、
   劣化判定システム。
2. 請求項１に記載の劣化判定システムであり、
   前記無線装置は、前記増幅部に入力される前記無線信号の振幅順に、前記増幅部から出力される対応する前記無線信号の振幅および位相を取得し、さらに、前記増幅部に入力される前記無線信号の振幅とのそれぞれの関係を取得するためのソート部をさらに備える、
   劣化判定システム。
3. 請求項１に記載の劣化判定システムにおける無線装置であって、
   前記増幅部に入力される前記無線信号の振幅順に、前記増幅部から出力される対応する前記無線信号の振幅および位相を取得し、さらに、前記増幅部に入力される前記無線信号の振幅とのそれぞれの関係を取得するためのソート部を備える、
   無線装置。
4. 請求項３に記載の無線装置であり、
   前記増幅部の歪みを、前記増幅部から出力される前記無線信号をフィードバックする方式で補償するための歪補償部をさらに備え、
   前記増幅部に入力される前記無線信号は、前記歪補償部を介して入力される前記無線信号である、
   無線装置。
5. 請求項３に記載の無線装置であり、
   前記増幅部の歪みをプレディストーション方式で補償するための歪補償部をさらに備え、
   前記増幅部に入力される前記無線信号は、前記歪補償部を介して入力される前記無線信号であり、
   前記歪補償部に入力される前記無線信号と前記増幅部から出力される前記無線信号との差分に基づく差分信号を前記歪補償部に出力するための入出力比較部とをさらに備える、
   無線装置。
6. 請求項５に記載の無線装置であり、
   前記差分信号に基づいて前記歪補償部におけるデジタル信号処理のパラメータを適応させるための適応動作部をさらに備える、
   無線装置。
7. 請求項３から５のうちのいずれか１つに記載の無線装置であり、
   前記無線信号の振幅および位相を測定するための振幅および位相測定部と、
   前記増幅部の温度を測定するための温度センサーとをさらに備え、
   前記増幅部から出力される前記無線信号の振幅および位相の測定値は、前記増幅部の温度に基づいて分類される、
   無線装置。
8. 請求項３から７のうちのいずれか１つに記載の無線装置であり、
   前記増幅部が出力する前記無線信号の電力である送信電力を測定するための送信電力測定部と、
   前記増幅部に電力を供給するための電流である供給電流を測定するための電流測定部とをさらに備える、
   無線装置。
9. 請求項８に記載の無線装置であり、
   前記増幅部に電力を供給するためのバイアス電圧を測定するための電圧測定部
   をさらに備える、
   無線装置。
10. 請求項３から９のうちのいずれか１つに記載の無線装置であり、
    前記増幅部の特性を測定するための試験信号を生成するためのデータ生成部をさらに備え、
    前記データ生成部は、通信不要なタイミングでユーザーデータから前記試験信号に切り替えて、前記増幅部に前記無線信号を入力する、
    無線装置。
11. 請求項１０に記載の無線装置であり、
    前記試験信号は、振幅が最小値から最大値に直線的に、かつ、周期的に変化する三角波、または、それをさらに遅い周期で周波数切り替えすることで生成される信号である、
    無線装置。
12. 請求項１０または１１に記載の無線装置であり、
    前記データ生成部は、無線通信規格で定められた通信不要なタイミングでユーザーデータから前記試験信号に切り替えて、前記増幅部に前記無線信号を入力する、
    無線装置。
13. 請求項３から１２のうちのいずれか１つに記載の無線装置に備えられる前記増幅部から一定周期ごとに得られる、少なくとも、振幅／振幅特性、および、振幅／位相特性を、時系列のデータとして蓄積するためのデータ蓄積部と、
    前記無線装置の製造ロット、部品ロット、製造工場および検査データを、製造データとして記憶するための製造情報管理サーバーと、
    前記データ蓄積部に蓄積されている時系列の前記データと、前記製造データと、故障が発生した構成要素を示すデータと、故障が発生するまでの時間を示すデータとに基づいて、劣化している前記構成要素と、劣化している前記構成要素の余寿命時間とを推論する学習済みモデルを生成するためのモデル生成部とを備える、
    学習装置。
14. 請求項１３に記載の学習装置において生成された前記学習済みモデルに前記データ蓄積部に蓄積されている時系列の前記データを入力して、劣化している前記構成要素と、前記余寿命時間とを推論するための推論部と、
    推論された劣化している前記構成要素と、前記余寿命時間とに基づいて通知を行うための通知部とを備える、
    推論装置。
15. 入力される無線信号を増幅させて出力するための増幅部から出力される前記無線信号が、前記増幅部に入力される対応する前記無線信号の振幅ごとに定められる振幅のしきい値および位相のしきい値を超える場合に、前記増幅部が劣化していると判定する、
    判定装置。
16. 請求項１５に記載の判定装置であり、
    前記増幅部が劣化していると判定した場合に、さらに、前記増幅部が出力する前記無線信号の電力である送信電力および前記増幅部に電力を供給するための電流である供給電流が変化している場合に、パワートランジスタの劣化を特定する、
    判定装置。
17. 請求項１５または１６に記載の判定装置であり、
    前記増幅部が劣化していると判定した場合に、さらに、前記増幅部が出力する前記無線信号の電力である送信電力および前記増幅部に電力を供給するための電流である供給電流が変化せずに、前記増幅部に入力される前記無線信号の振幅に比例して前記増幅部から出力される前記無線信号が振幅の前記しきい値を超える場合に、前記増幅部に入力される前記無線信号の周波数変換に使われるローカル信号を発振するローカル発振部の出力レベル低下を特定する、
    判定装置。
18. 請求項１５から１７のうちのいずれか１つに記載の判定装置であり、
    前記増幅部が劣化していると判定した場合に、さらに、前記増幅部が出力する前記無線信号の電力である送信電力および前記増幅部に電力を供給するための電流である供給電流が変化せずに、前記増幅部に入力される前記無線信号の振幅によらず前記増幅部から出力される前記無線信号が位相の前記しきい値を超える場合に、電力を供給するためのバイアス電圧を前記増幅部に供給する給電部のリップルの増大またはグラウンドからのノイズ混入を特定する、
    判定装置。

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