9沼津工業高等専門学校研究報告
第 58 号，2024 年 2 月

ローカル 5G の概要と研究動向
山崎悟史*
Overview and Research Trends for Local 5G
Satoshi Yamazaki *Abstract: Fifth-generation mobile communications systems (5G) operated by telecommunications carriers
have been used all over the world. In Japan, local 5G has been institutionalized since December 2019. The local
5G is the system that allows companies and local governments other than telecommunications carriers toestablish 5G systems on a spot area. Many social demonstrations using local 5G have been reported bycompanies and local governments. However, there is little literature described technical specifications andresearch trends for local 5G. This paper provides local 5G research trends and their relevance to the state-ofthe-art in wireless communications including an overview of local 5G and mobile edge computing to realize
5G system.
Key Words:

5G, Local 5G, Mobile edge computing, Technical specifications, Research trends

る．現状，対応端末が限定的ではあるが，2023 年 6 月に Apple

1．はじめに社が iOS/iPad OS 17 にてローカル 5G 対応を発表したことか

1979 年以降，移動通信システムは約 10 年毎に世代を進化

ら，
今後ローカル5G 対応端末が増加していくと考えられる．

させて発展し，2020 年 3 月から国内では第 5 世代移動通信シ

一方，国内で通信事業者が特定の企業や自治体のために管理・

ステム (5G) による商用サービスが開始されている．5G では，運用する専用の 5G をプライベート 5G といい，現在，例えば4G までの超高速大容量 (enhanced mobile broadband, eMBB)

Softbank 社がサービス開始している．ドイツ，米国，英国，に 加 え ， 超 高 信 頼 低 遅 延 (ultra-reliable and low latency

台湾など海外においても，ローカル 5G に該当する同様の制

communications, URLLC)，極多数同時接続 (massive machine

度は存在し，世界的には「プライベート 5G」という呼称が定type communication, mMTC) の 3 つを特徴としている[1]-[4]．

着している．

これらの特徴を活かして，5G はモノのインターネット

これまでローカル 5G の実証事例は数多く報告されている(Internet of things, IoT)，人工知能 (Artificial intelligence, AI) とが[6]-[8]，5G との関連や相違を含めたローカル 5G の技術仕相まって各産業を支える技術基盤として期待されている．表様や，その研究動向を把握できるものは少ない．
さらに昨今，

1 に (主にコンピューティングと AI を中心とした) 情報技術

5G 関連について様々な略語が多用されており，5G システムと (主に無線アクセスを中心とした物理層) 通信技術の対応技術を一貫して理解するには，それらを整理する必要がある．

と変遷を示す．
4G までは無線区間のみが最適化対象であった

以上を鑑み，本稿では 5G／ローカル 5G とそれらの実現にが，5G 以降は End to end のネットワーク区間がそれとなる．

必須のエッジコンピューティングの概要を述べた後，ローカ

この変化における重要技術が，後述するネットワークスライ

ル 5G の研究動向についてサーベイする．以降，通信事業者

シングとエッジコンピューティングといえる．

(通信キャリア) が運営する 5G を C5G，ローカル 5G を L5G

2019 年 12 月の電波法関連法令の制度改正によって，(NTTドコモ，KDDI 等の通信事業者以外の) 企業や自治体などが5G をスポット的に自営で構築可能な，ローカル 5G が制度化された[5]．これまではローカル 5G を用いた実証実験が多かと称す．最後に，付録として略語一覧を示す．
2．5G／ローカル5Gの概要
2.1 5G の特徴

ったが，今後はその社会実装が期待されている．ローカル 5G

C5G 同様，L5G は前述した三つの特徴をもつ．それらにつの普及は，これまでなかった“通信の民主化”を進め，新たいて概説する．超高速大容量 (eMBB) の実現には，4G で実な通信技術，システム，サービスの創出に繋がると考えられ現している OFDMA (Orthogonal frequency-division multiplexing―――――――――――――――――――――――――

access，直交周波数分割多重化方式)，送受信に複数アンテナ*制御情報工学科：Department of Control & Computerを用いるマルチユーザ MIMO (Multi input multi output) をベー

Engineering

スにしている．表 1 に示すように，5G では 4G までのマルチ

10

沼津工業高等専門学校研究報告

第 58 号

Table 1 Progress for information and communication technology
1980～
情報技術

メインフレーム，
ワークステーション

1990～
PC，携帯電話器
クライアント/サーバ(C/S)

2000～
スマートフォン
Web，3階層C/S

第2次AIブーム
知識表現，Neural Network

1G
アナログ方式、音声通信
通信技術 FDMA
周波数軸で多重化

2G

2010～
クラウドコンピューティング
ビッグデータ，Web 2.0
第3次AIブーム
機械学習，Deep Neural Network

3G

2020～

2030～

エッジコンピューティング (MEC)
Web 3.0 (メタバース)

量子コンピュ
ーティング

生成AI

4G

5G

6G

ディジタル方式，音声通信 データ通信，ネット利用 大容量データ通信(eMBB)，ﾏｲｸﾛ波 eMBB，URLLC，mMTC，ミリ波
上り：SC-FDMA／下り：OFDMA
TDMA
CDMA
上下リンク：OFDMA，(NOMA)
時間軸で多重化

符号軸で多重化

テラヘルツ波時間，周波数軸で多重化／直交化 電力軸で多重化／非直交化
SDN，NFVで仮想化
ﾈｯﾄﾜｰｸｽﾗｲｼﾝｸﾞ，vRANで仮想化

アクセス方式を変更せず，周波数拡張 (後述する高周波数帯
eMBB slice for smartphone
applicationの利用，周波数帯域幅の拡大) で容量増加を実現する．さらに，基地局 (Base station, BS) 側にて多素子のアンテナを二次mMTC slice for temperature
sensor for IoT

元に配置する Massive MIMO 伝送[9]がダウンリンク(基地局→端末) で実現される．これにより，アンテナ素子を増加さ

URLLC slice forautonomous driving support

せる程，ビーム幅を狭めることができ伝送距離の延長化や複伝送を可能とする空間変調[10]は，RF 系と同期に関するコス・・・

波 (Radio frequency, RF) 回路が一系統で高速レートな MIMO

・・・

数端末存在下における干渉低減が可能となる．さらに，高周

5G Network

External network

Figure 1 Concept of Network slicing in 5G

トの観点から送信アンテナ数に対する拡張性が高いため，大規模 MIMO システムへの親和性が高く，将来無線通信方式へ

コンピューティングを用いて低遅延化を実現している．詳細の適用が期待されている[11]．さらに，アップリンク (端末→は三章にて述べる．
C5G に割り当てられている周波数帯は 4G

基地局)を想定して，近似的メッセージ伝播法 (Approximateのそれより高く，日本では 3.7，4.5，28GHz 帯が割り当てら

message-passing：AMP）に基づく高性能かつ低計算量な復調れている．5G で高周波数帯を導入する主な理由は，第一に低法が提案されている[12]．

周波数帯では無線システムとその無線局が多数存在するため，一般に移動体通信では，端末 (User equipment, UE) が上り

5G 向けに広い周波数帯域の確保が困難なためである．第二に通信を開始する前に BS に対してグラント (Grant，通信許可)

高速・大容量通信を実現する上で，無線回路の設計・実現すを要求し，BS はリソースブロック (Resource block, RB) と呼る上で重要となる比帯域 (帯域幅／中心周波数) の適切な設ばれる無線リソースを UE に排他的に割り当てることによっ定のために，高周波数化が必要となる．

て通信を実現している．極多数同時接続 (mMTC) を実現す

2.2 ネットワーク仮想化

るために，無線リソースの割り当て無しで UE がデータを送

従来，ネットワークはデータ転送や制御を担う専用のルー信可能とする仕組み (Grant free access, GFA) や再送信の仕タやスイッチなどの通信機器で構成されていた．
しかし近年，

組みが検討されている．これらは，IoT 向けのセルラー

半導体などの各種デバイスの性能向上に伴い，大規模なネッ

LPWAN (Low power wide area network) 規格である LTE-M

トワークを設計，構築，運用する際，ネットワークを構成す(Long term evolution machine) 等の拡張技術とみなせる．

る機器を，単一のソフトウェアによってサーバ側で集中的に

超高信頼低遅延 (URLLC) を実現するためには，複信方式制御し，ネットワークの構成や設定などを柔軟に，利用者にとして 4G で用いられていた FDD (Frequency division duplex)

隠蔽された形で動的に変更可能とするソフトウェア定義ネッ

ではなく TDD (Time division duplex) を採用し，10 msec の無トワーク (Software defined networking, SDN) なる概念が生ま

線フレームは 10 個の 1 msec のサブフレームで構成され，各れた．さらに，SDN の発展として，仮想化技術を活用して通

サブフレームは 14 シンボルからなるスロットから成り，無信機器のソフトウェア処理を汎用製品上で実現する概念

線の最小送信単位 (Transmission time interval, TTI) を短くす

(Network function virtualization, NFV) が生まれた．これら SDNることで遅延の短縮を実現している．また，5G の RB の構成

や NFV は 4G 以降のネットワーク仮想化技術である．

は 4G のそれに対し，送受信する 1RB あたりの周波数領域が先述したように 5G ネットワークでは，eMBB，URLLC，

N 倍に拡大される一方，時間長が 1/N に短縮され，低遅延化

mMTC といった異なる要求条件を実現する必要がある．そのを可能としている．さらに，受信したデータと同じサブフレ

ため，図 1 に示すように各要求条件に特化した論理的なネッーム内で受信完了の ACK/NACK (Acknowledgement/ Negative

トワークをネットワークスライスとして独立に用意し，要求ACK) を送信する仕組みも検討されている．さらに，エッジ条件に応じてそれらを切り替えることによって，各々のサー11ローカル 5G の概要と研究動向

ビスを効率的に実現可能となる．この概念をネットワークス
ライシングという．ところで，移動通信システムは無線アクセスネットワーク (Open radio access network, RAN) とコアネットワーク (Core network, CN) の 2 つによって，UE／BS 間
で信号の送受信が行われている．
5G のネットワーク仮想化技術として，ネットワークスライシングは CN 側に該当する．
RAN 側の仮想化も進んでいる．汎用的なハードウェアや無Wireless frame (10 msec)
Slot No.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
Synchronous TDD D D D S U U D D D D D D D S U U D D D D
Semi-syn.TDD
D D D S U U D S U U D D D S U U D D U U
Synchronous
Synchronousintervalinterval
Asynchronous
Asynchronous
D: Downlink slotintervalinterval
U: Uplink slot(a) 4.7 GHz-band Semi-synchronous TDD
S : Switching slot
Wireless frame (10 msec)
Slot No.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9Synchronous TDD D D D S U D D D D U
Semi-syn.TDD
D D D U U D D S U U

線処理にカスタマイズしたハードウェアアクセラレータをベSyn.

ースに仮想化技術を無線 BS に適用する取り組み，すなわちRAN の仮想化 (virtualized RAN, vRAN) の取り組みが始まっ

35 36 37 38 39
D D D S D
D D S U U

…

…
Syn.
Asyn. Syn.
Asyn.
(b) 28 GHz-band Semi-synchronous TDD

Asyn. Syn.

Figure 2 Semi-synchronous TDD frameている．さらに，多様なユースケースごとに求められる通信要件に合わせて，柔軟なネットワークを構築可能とするため

4G Core Networkに，BS 設備を含む RAN をオープン仕様に基づいて要素ごと

User dataに分離し，異なるベンダーの製品を組み合わせて利用できる
O-RAN (Open RAN) が普及し始めている．O-RAN の目的は

L5G BSBS

5G
5G Core Network
Control andUser data

4GBS
L5G BS

User
data

Controldata

異なるベンダー間での相互運用性の向上やベンダーロックイ

5G

(※)

(※)

5G UE

ンの軽減であり，日本の通信事業者が世界に先駆けて本格的

5G UE
5G UE

な運用を開始したことから注目を集めている．
2.3 ローカル 5G の特徴

(※)

(※)

Small cell

L5G の主な特徴として以下が挙げられる．

Macro cell(※) Control and User data

Figure 3 SA and NSA structures(1) 要求するシステム機能やネットワーク性能に応じて必要な通信性能を柔軟に設定可能となる．
(2) 他の通信ネットワークにおける通信障害や災害などの影響を受けにくい(3) Wi-Fi などの無線局免許不要な無線アクセスネットワー
クと比べて，無線局免許に基づいた安定かつ高セキュアな通信の提供が可能となる．

ット数の比率を可変にできる特徴を活用した運用法といえる．
L5G では準同期 TDD の運用によって，ユースケースに応じて周波数利用効率の改善や他システムとの干渉調整の簡素化が可能となる．
2.5 高精度な時刻同期
5G では TDD による多重化が行われるため，基地局間で高このような L5G は，地域における課題解決を始めとし，農業，

精度な時刻同期が必須である．L5G では仕様上，マイクロ秒

製造業，建設業など幅広い分野においての活用が考えられる．

オーダでの高精度な時刻同期が求められる．従来から知られ

C5G とは別に L5G 専用の周波数帯が割り当てられている．

ているネットワーク上で時刻同期を行う仕組みである NTP

日本では，4.6～4.8 GHz 帯の 200MHz 幅，および 4.8～4.9 GHz(Network time protocol) の同期精度はミリ秒オーダである．

帯の 100MHz 幅が割り当てられている．
これらの帯域は6GHz

L5G の要件を満たすために，IEEE で標準化された PTP未満の周波数帯であり，Sub6 (サブシックス) 帯と呼ばれる．

(Precision Time Protocol) が用いられており，特に 5G の通信用

さらに，ミリ波帯である 20 GHz (28.2～29.1 GHz) の 900MHz

途向けに PTP プロファイルが定められている．

幅が割り当てられている．

2.6 SA と NSA

2.4 準同期 TDD

C5G の早期展開のために，CN に従来の 4G インフラを使

L5G は 2.1 で述べた C5G の技術仕様をベースとしている．

い，RAN は 5G 対応設備を用いる NSA (Non standalone) 方式

技術面で C5G と L5G の唯一の相違点は，L5G は準同期 TDDに基づいてサービス開始された．図 3 に示すように NSA 方の運用が可能な点である．C5G では各 BS に同一の TDD フ式では制御信号はより低い周波数帯を用いて4G で送受され，レームパターンが用意され，また各 BS の無線フレームの開ユーザデータを高速・大容量で送信すべくより高い周波数帯

始タイミングを同期させることによって，BS 間の干渉低減をを用いて 5G で送受する方式である．しかし，将来的には CN実現している．準同期 TDD では図 2 に示すように，C5G のも RAN も 5G 対応した SA (Standalone) 方式に置き変わって同期 TDD とスロットタイミングを一致させたままで，上りいく予定である．図 3 に示すように SA 方式では，ユーザデ／下りのスロットパターンだけを一部変更可能としているータおよび制御信号ともに，5G 設備で送受信される．ちなみ[5]．
TDD ではアップリンクとダウンリンクに割り当てるスロに，eMBB は NSA 方式でも実現可能だが，URLLC と mMTC

12沼津工業高等専門学校研究報告

第 58 号の実現には SA 方式が必須となる．その意味で，通信インフ
ラが SA 方式に置き変わった後が，真の 5G といえる．
3．エッジコンピューティングの概要
5G の URLLC 性能を最大限に引き出すためには，ネットワ
ーク全体のアーキテクチャを改善する必要がある．一般に，
UE がインターネット(クラウドサーバ)へアクセスする際の問題点として，一般に物理的な通信距離が長くなるため，通信の応答遅延が大きく，リアルタイム性の担保が困難なことが挙げられる．さらに，クラウドにおける通信負荷の集中緩和やクラウドに上げたデータのプライバシ保護などの考慮も必要である．これらの課題は，IoT の進展に伴いより深刻化している．そこで，ネットワークの末端のデバイスに近いエFigure 4 Comparison of cloud computing and edge computing

リアに設置したサーバ (Edge server) でデータ処理する分散型アーキテクチャをエッジコンピューティングなる概念がうつ安定的な映像配信の実現可能性が述べられている．
さらに，まれた．特に移動通信に注視したエッジコンピューティング

映像伝送の品質評価[20]，映像伝送の最適化[21]，無線リソーの概念をMEC (Multi-access edge computing またはMobile edge

スの最適化[22]，トラフィック削減[23]などが検討されている．

computing) という．MEC の導入効果は，リアルタイム性／応

特に，映像を放送で配信する場合，フレームの欠損や画質に答性の改善（低遅延化），通信負荷の分散化，プライバシ保護

対する要求が高いため[24]，L5G の導入効果が期待される．

などが挙げられる．図 4 にクラウドコンピューティングとエ

文献[25]では，新幹線回送線沿いに L5G システムを構築し，ッジコンピューティングの概念の対比を示す．エッジサーバ

指令からの監視等，走行中の回送車両上から地上への映像伝における AI 処理エンジンを UE 側に配置することも可能で送や，車両センターにおける保守作業において，伝送品質等ある．このような UE をエッジデバイスと呼ぶ．故に，“エッの動的変化，映像伝送特性等を評価することによって，屋外ジ”の解釈がネットワークの構成により様々である[13]．クラL5G 性能を明らかにしている．文献[26]では，大学建物の屋

ウドコンピューティングでは AI 処理はクラウドサーバのみ

上にて L5G 基地局を設置した環境において 4×4 シングルユに集約されていたが，エッジコンピューティングでは，それーザ MIMO における受信電力や伝送スループット特性など

がエッジサーバやエッジデバイスなども担うことになる．よの伝送性能を明らかにしている．文献[27]では，屋内にて構築って，エッジコンピューティングでは遅延の分散化に加えてした L5G システムを用いた小型無人搬送車の遠隔操縦を行

知能の分散化も実現される．

う小規模デモシステムにおいて，画像伝送のスループットや

4．ローカル5Gの研究動向
4.1 全体動向

遅延性能を明らかにしている．
(b) XR／メタバース
XR（Cross reality）とは現実世界と仮想空間を融合し新しい

文献[14]では海外におけるプライベート 5G の概念と機能体験を創造する技術の総称を意味し，映像全てが仮想的であアーキテクチャを示し，主な利点と主要な産業用ユースケー

るVR (Virtual reality)，
現実に仮想を重畳させるAR (Augmented

ス，標準化動向について述べた後，設計面における課題を明

reality)，現実と仮想を融合させる MR (Mixed reality)などを包らかにしている．文献[15]-[19]では主にインダストリ 4.0 の実

括する概念である．それらに関連して，インターネットで繋現を念頭に，プライベート 5G の概念やアーキテクチャ，展

がった 3D 仮想世界上で，アバターと呼ばれる自分の分身を開シナリオ等について議論している．

操作し活動させることができる“メタバース”の概念がうま

4.2 ユースケース

れている．L5G の性能を活かして XR，メタバースの実現が文献[5]で示されたもののうち，次の二点について述べる．
(a) 映像伝送検討されている[28]-[30]．文献[28]は，VR を用いた際のユー
ザインタラクションにおけるミリ波や MEC 導入による低遅

5G の主要なユースケースとして 4K/8K 高品質映像伝送が延化の影響について論じている．XR の最適化には低遅延と挙げられ、L5G を利用して高速かつ低遅延な映像伝送の実現

高信頼性のトレードオフが存在し[29]，VR システムの究極的が注目されている[18-23]．文献[19]では，スタジアムのようなな目標は如何に現実と仮想の乖離を埋めるかという点である

場所において L5G 基地局を設置し，L5G を利用した低遅延かことが指摘されている[30]．

ローカル 5G の概要と研究動向

13

4.3 諸技術との関連

セルの三つのユースケースを考察し，MEC の技術的課題を明(a) ミリ波

らかにしている．文献[43]では，セルラーや Wi-Fi などを統合

eMBB を活用したリモートワークの促進や耐災害性への向したファイバーワイヤレス (FiWi) における MEC 利用を提上（感覚の拡張），XR を用いた没入感の獲得（リアルの拡張），

案し，システムの遅延，応答時間，デバイスの電力消費を評

URLLC に基づく機器の精密な遠隔自動化（制御の拡張）を価し，提案手法の有効を示している．文献[44]では，MEC が

L5G で実現するためには，通信容量の増大化，すなわち 2.1

導入された 5G のユースケースにおけるセキュリティ脆弱性

および 2.2 で述べたミリ波通信が必須となる．さらに，6G でについて論じている．各々のケースで考えられるセキュリテ(Integrated sensing andィフローを明らかにし，脆弱性に対する対策を提案している．

communications, ISAC) が議論されており[31]，より広帯域化

文献[45]では，無線と有線，SDN)技術を活用した MEC ベーが進んでいくと思われる．加えて THz 帯の開拓[32]に向けた

スの IoT アーキテクチャが提案されている．計算機シミュレ

足掛かりとしてもミリ波 5G 通信の実現が重要といえる．

ーションによって，IoT デバイス間のエンドツーエンド遅延

は通信とセンシングの融合

ところで，現状 L5G の利用の大半は Sub6 帯に集中しておとクラウドの総エネルギ消費の最小化について検証している．

り，ミリ波帯の普及が進んでいない．その理由として，エリ

文献[46]では，完全に仮想化された MEC 5G セルラーネット

ア構築が困難，NSA 方式が主流で複雑かつ高コスト，対応端

ワークとローカルなユースケース（スタジアムやキャンパス

末が少なく高コストなどが挙げられる[33]．ミリ波普及に向など）のアーキテクチャを設計し，効率的なリソース選択のけた対策として，“ミリ波エリア拡大→ミリ波対応端末の普及ための MEC/クラウド編成が提案されている．大学構内にテ→ミリ波のユースケースの増加” といった好循環をつくるこ

ストベッドを構築し，提案手法が従来のクラウドサービスよとが重要であると指摘されている[34]．

りも遅延を低減し，安定したスループットを維持可能なこと(b) ネットワーク仮想化を実証している．文献[47]では，遅延とデータ負荷を考慮しつ

文献[35]では，ネットワークスライシングに関する技術をつ一定のエンドツーエンド遅延を担保する最小限の MEC サ

レビューし，総合的に議論するためのフレームワークを提案

ーバの配置のアルゴリズムを提案している．実データを用いしている．それを使用して現在の習熟度を評価し，今後の課て提案手法の有効性を明らかにしている．

題を提示している．文献[36]では，3GPP で定義されているさ

6G においては，AI や機械学習を用いて飛躍的な性能向上の

まざまなネットワークスライシング管理機能を連携して，通実現が期待されている[48]-[50]．一方，例えば深層ニューラルネ

信事業者の様々な導入シナリオに合わせてネットワークスラ

ットワークの十分な学習にはクラウド上に大量のデータを集め，イシングを作成，調整，管理できる手法を提案している．文

高性能な計算処理が必要となる．しかし，有益なデータの中には

献[37]では，5G を自動車業界へ適用した際に生じる様々な課

医療データなどプライバシ情報を含むものも多く，機密情報保護

題を特定し，エッジサービスに導入するネットワークスライの観点から従来のようにクラウドに集約し大規模学習を行うことがシングのメカニズムについて述べている．

難しい．一方，各々のエッジデバイスにて学習，推論を行い，エ文献[38]では，O-RAN アライアンスによって規定されていッジサーバにてそれらのモデルパラメータを集約，再配布する連るオープン RAN の概念や要件などについて述べた後，トラ合学習 (Federated learning，FL)[51] が注目されている．文献

フィック輻輳に対処するための無線リソース管理の概念を提[52]では，FL を無線ネットワークへ導入し，チャネル容量に基づ案し，大規模通信事業者から取得した現実世界のデータセッ

くユーザ選択法を提案し，無線チャネル特性が学習に与える影トを用いてその有効性を実証している．文献[39]では，ネット

響を明らかにしている．

ワークスライシングのサポートするサービスベースアーキテ(d) 帯域内全二重複信

クチャの機能について，これまでの考え方を効率的な方法で複信方式として帯域内全二重通信 (In-band full-duplex, IBFD)

統合可能か，またどのように統合できるかについて議論して方式を導入することで，原理的には従来の半二重通信方式に対いる．文献[40]では，O-RAN ベースのブロックチェーン対応

して最大 2 倍の周波数利用効率が実現可能となる[53]．IBFD でアーキテクチャを提案し，計算機シミュレーション評価によは，無線機が送信する送信信号が自身の受信回路に回り込むってその有効性を示している．

自己干渉 (Self interference, SI) によって受信信号の品質が著し(c) MEC

く劣化する問題が生じる．近年，BS に適用可能で大幅に SI を低文献[41]では，MEC の概念と主要なアプリケーションへの減可能な様々な技術が報告されており，IBFD を BS に適用した導入シナリオ，標準化動向等を示し，MEC のビジネスおよび全二重セルラシステム (FD cellular system, FDC) の実現可能性

技術的利点を明らかにしている．文献[42]では，MEC オーケが高まっている．文献[54]では段階的な FDC の実現に向けて，

ストレーション，協調的なキャッシュ処理，複層干渉キャン

TDD 方式の 4G/5G システムを対象に，各サブフレーム／スロッ14

沼津工業高等専門学校研究報告

第 58 号

ト単位に対して干渉が小さい場合にのみ適応的に IBFD を適用[3] T. Nakamura, A. Benjebbour, Y. Kishiyama, S. Suyama, T, Imai,

する手法を提案している．複数の他セルからの干渉が大きい場"5G radio access: Requirements, concept and experimental trials,"

合に特性劣化が懸念されるが，L5G のように他システムからの干IEICE Trans. on Commun., vol.E98-B, no.8, pp.1397-1406, Aug.

渉が予め十分に検討されている場合は本手法が有効に動作す2015.

ると考えられる．このように L5G と IBFD の親和性は高いと考えら[4] M. Shafi et al., "5G: A Tutorial Overview of Standards, Trials,

れ，L5G システム環境下では全二重複信を活用したマルチホッ

Challenges, Deployment, and Practice," IEEE Journal Selected

プ化[55]の実現も期待される．

Areas in Communications, vol. 35, no. 6, pp. 1201-1221, June 2017.

(e) 分散アンテナシステム[5] 総務省，“ローカル５G 検討作業班報告書 概要（案）”,BS からの電波を光ケーブルによって分配し，子機として小2020.5. https://www.soumu.go.jp/main_content/000688562.pdf

出力アンテナを分散配置させる形態を分散アンテナシステム[6] 総務省，令和 3 年度ローカル 5G 開発実証報告書，(Distributed antenna system, DAS) [56]という．DAS を用いれば，

https://go5g.go.jp/carrier/

無線端末近傍のチャネル状態の良いアンテナを選択すること[7] 総務省，令和 4 年度ローカル 5G 開発実証報告書，

でシャドウイングの影響を軽減できることから，集中型シス

https://go5g.go.jp/carrier/

テムと比べて全体として通信品質の向上が期待できる． L5G[8] 5GMF ， 5G ／ ロ ー カ ル 5G 事 例 マ ッ プ の 公 開 ，においてはすでに DAS が導入されたシステムが実用化されhttps://5gmf.jp/5gmap/ている[57]．DAS では各アンテナの同期制御によって，各ア[9] J. Hoydis, S. ten Brink and M. Debbah, "Massive MIMO: How

ンテナのカバーエリアをまたいでも，無線局の切り替え処理

many antennas do we need?," 2011 49th Annual Allerton Conference(ハンドオーバ) が発生せず，通信断が発生しない．DAS にみ

on Communication, Control, and Computing (Allerton), Monticello,られるように，6G においては分散化の流れが進んでおり，5G

IL, USA, 2011, pp. 545-550.

で導入された大規模集中 MIMO システムの分散化，セルフリ[10] R.Y. Mesleh, H. Haas, S. Sinanovic, C.W. Ahn, and S. Yun:

ー大規模 MIMO が議論されている[58]，[59]．

“Spatial Modulation”, IEEE Trans, on Veh. Technol., Vol.57, No.4,

5．むすび
本稿では，これまでの情報通信技術の変遷に着目して 5G

pp. 2228-2241, Jul. 2008.
[11] 森岡和行, 平野拓一, 山崎悟史, 武田茂樹, “進展するディジタル無線通信技術 –マルチアンテナシステムの概要と動とローカル5G の技術概要と研究動向についてサーベイした．

向–,” 電学論 C, 141 巻 2 号, pp.111-122, Feb. 2021.

誌面の都合上，Wi-Fi と L5G の性能比較など取り上げられな[12] 桑原悠太，竹内啓悟，山崎悟史，“大規模な空間変調

かったトピックもある．今後の課題は更なる文献のサーベイ

MIMO 上り回線における近似的メッセージ伝播法”，信学技に基づいた，具体的な研究課題の設定等が挙げられる．

報，vol. 120，no. 268，IT2020-53, pp. 154-158，2020 年 12 月．

すでに 2030 年頃のサービスインを目指して世界各地で 6G[13] S. Kekki, et. al., MEC in 5G networks, ETSI White Paper No.

の活発な議論，熾烈な研究開発が展開されている．5G を振り28, Jun. 2018.

返って，6G はローカル 6G から始まるかもしれない．

[14] A. Aijaz, "Private 5G: The Future of Industrial Wireless," IEEE
Industrial Electronics Magazine, vol. 14, no. 4, pp. 136-145, Dec.

■謝辞

2020.

本研究の一部は令和 5 年度 公益財団法人高橋産業経済研[15] J. Ordonez-Lucena, J. F. Chavarria, L. M. Contreras and A.

究財団研究助成によって実施された．特にエッジコンピュー

Pastor, "The use of 5G Non-Public Networks to support Industry 4.0

ティング一般については，(株) UH 製作所ソフトウェア事業

scenarios,"

部各位と議論させて頂いた．

Communications and Networking (CSCN), pp. 1-7, 2019.

2019

IEEE

ConferenceonStandards

for[16] R. Bajracharya , R. Shrestha and H. Jung, "Future Is Unlicensed:■文献

Private 5G Unlicensed Network for Connecting Industries of[1] S. Chen and J. Zhao, "The requirements, challenges, andFuture," Sensors 2020, 20, 2774; doi:10.3390/s20102774.

technologies for 5G of terrestrial mobile tel ecommunication," IEEE

[17] E. O’Connell, D. Moore, T. Newe, "Challenges associated with

Communications Magazine, vol. 52, no. 5, pp. 36-43, May 2014.

implementing 5G in manufacturing," Telecom 2020, 1(1), 48-67;[2] A. Gupta and R. K. Jha, "A Survey of 5G Network: Architecture

https://doi.org/10.3390/telecom1010005.

and Emerging Technologies," IEEE Access, vol. 3, pp. 1206-1232,[18] M. Wen et al., "Private 5G Networks: Concepts, Architectures,

2015.

and Research Landscape," IEEE Journal of Selected Topics in Signal

15ローカル 5G の概要と研究動向

Processing, vol. 16, no. 1, pp. 7-25, Jan. 2022.

Enablers," IEEE Communications Magazine, vol. 55, no. 6, pp. 110-[19] J. Prados-Garzon, P. Ameigeiras, J. Ordonez-Lucena, P. Muñoz,

117, Jun. 2017.

O. Adamuz-Hinojosa and D. Camps-Mur, "5G Non-Public[31] F. Liu et al., "Integrated Sensing and Communications: Toward

Networks: Standardization, Architectures and Challenges," IEEE

Dual-Functional Wireless Networks for 6G and Beyond," IEEE

Access, vol. 9, pp. 153893-153908, 2021.

Journal on Selected Areas in Communications, vol. 40, no. 6, pp.

[20] N.-S. Vo, T.Q. Duong, H.D. Tuan, and A. Kortun, “Optimal

1728-1767, Jun. 2022.

video streaming in dense 5G networks with D2D communications,”[32] M. Polese, J. M. Jornet, T. Melodia and M. Zorzi, "Toward End-IEEE Access, vol.6, pp.209–223, 2017.

to-End,[21] F. Pervez, A. Adinoyi and H. Yanikomeroglu, "Efficient resource

Communications Magazine, vol. 58, no. 11, pp. 48-54, Nov. 2020.

allocation for video streaming for 5G network-to-vehicle[33] 5GMF ，5GMF ミ リ波 普 及推 進 アド ホ ック 白 書 ，communications," 2017 IEEE 28th Annual International Symposium

https://5gmf.jp/news/5949/

on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC),[34] 中村武宏，“5G evolution and 6G”，セッション「ローカルMontreal, QC, Canada, 2017, pp. 1-6.

5G，5G の国際動向」招待講演資料，CEATEC2023．

[22] P. Salva-Garcia, J. M. Alcaraz-Calero, Q. Wang, M. Arevalillo-[35] X. Foukas, G. Patounas, A. Elmokashfi and M. K. Marina,

Herráez and J. Bernal Bernabe, "Scalable Virtual Network Video-"Network Slicing in 5G: Survey and Challenges," IEEE

Optimizer for Adaptive Real-Time Video Transmission in 5G

Communications Magazine, vol. 55, no. 5, pp. 94-100, May 2017.

Networks," IEEE Transactions on Network and Service[36] I. Badmus, M. Matinmikko-Blue and J. S. Walia, "Network

Management, vol. 17, no. 2, pp. 1068-1081, June 2020.

Slicing Management Technique for Local 5G Micro-Operator[23] Y. Chen, T. Farley, and N. Ye, “Qos requirements of network

Deployments," 2019 16th International Symposium on Wirelessapplications on the internet,” Information Knowledge Systems

Communication Systems (ISWCS), Oulu, Finland, 2019, pp. 697-702.

Management, vol.4, no.1, pp.55–76, 2004.

[37] M. -A. Kourtis et al., "5G Network Slicing Enabling Edge[24] Y. Chen, T. Farley, and N. Ye, “Qos requirements of network

Services," 2020 IEEE Conference on Network Function

applications on the internet,” Information Knowledge Systems

Virtualization and Software Defined Networks (NFV-SDN), Leganes,

Management, vol.4, no.1, pp.55–76, 2004.

Spain, 2020, pp. 155-160.

[25] Y. Dohi, S. Ryoki, M. Yamashita, Y. Nagasaka, K. Senda, and Y[38] S. Niknam et al., "Intelligent O-RAN for Beyond 5G and 6G

Sakamoto, "Local 5G Verification Test on Shinkansen Deadhead

Wireless Networks," 2022 IEEE Globecom Workshops (GCLine and Rolling Stock Center," IEICE Trans. on Commun.,

Wkshps), Rio de Janeiro, Brazil, 2022, pp. 215-220.

vol.J106–B, no.8, pp.582-593, 2023. (In Japanese)[39] C. -L. I, S. Kuklinskí and T. Chen, "A Perspective of O-RAN[26] H. Urasawa, H. Soya, K. Yamaguchi, H. Matsue, "Transmission

Integration with MEC, SON, and Network Slicing in the 5G Era,"

Performance Evaluation of Local 5G Downlink Data Channel in SU-

IEEE Network, vol. 34, no. 6, pp. 3-4, November/December 2020.

MIMO System under Outdoor Environments," IEICE Trans. on[40] L. Giupponi and F. Wilhelmi, "Blockchain-Enabled Network

Commun., DOI:10.1587/transcom.2023WWP0002

Sharing for O-RAN in 5G and Beyond," IEEE Network, vol. 36, no.

[27] I. Makino, J. Terai, N. Miki, "Small-Scale Demonstration of4, pp. 218-225, July/August 2022.

Remote Control of Patrol and Work Robot with Arms Employing[41] Y. C. Hu, M. Patel, D. Sabella, N. Sprecher and V. Young,

Local 5G System," IEICE Trans. on Commun., vol.E106-B, no.2,

Mobile Edge Computing A key technology towards 5G, ETSI White

pp.101-108, Feb. 2023.

Paper, No. 11, Sep. 2015.

[28] M. S. Elbamby, C. Perfecto, M. Bennis and K. Doppler, "Toward[42] T. X. Tran, A. Hajisami, P. Pandey and D. Pompili,

Low-Latency and Ultra-Reliable Virtual Reality," IEEE Network, vol.

"Collaborative Mobile Edge Computing in 5G Networks: New

32, no. 2, pp. 78-84, Mar. 2018.

Paradigms, Scenarios, and Challenges," IEEE Communications[29] B. Soret, P. Mogensen, K. I. Pedersen and M. C. Aguayo-Torres,

Magazine, vol. 55, no. 4, pp. 54-61, Apr. 2017.

"Fundamental tradeoffs among reliability, latency and throughput in[43] B. P. Rimal, D. P. Van and M. Maier, "Mobile Edge Computing

cellular networks," IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps),

Empowered Fiber-Wireless Access Networks in the 5G Era," IEEE

Austin, TX, USA, 2014, pp. 1391-1396.

Communications Magazine, vol. 55, no. 2, pp. 192-200, Feb. 2017.

[30] E. Bastug, M. Bennis, M. Medard and M. Debbah, "Toward[44] P. Ranaweera, A. Jurcut, Ma. Liyanage, "MEC-enabled 5G Use

Interconnected Virtual Reality: Opportunities, Challenges, andCases: A Survey on Security Vulnerabilities and Countermeasures,"Full-Stack

6G

Terahertz

Networks,"

in

IEEE

16

沼津工業高等専門学校研究報告

第 58 号

ACM Computing Surveys, vo 54, no. 186, pp 1–37, Oct. 2021.

Transactions on Wireless Communications, vol. 16, no. 3, pp. 1834-[45] N. Ansari and X. Sun, "Mobile Edge Computing Empowers

1850, Mar. 2017.

Internet of Things," IEICE Trans. on Commun., vol.E101-B, no.3,[59] J. Zhang, S. Chen, Y. Lin, J. Zheng, B. Ai and L. Hanzo, "Cell-

pp.604-619, Mar. 2018.

Free Massive MIMO: A New Next-Generation Paradigm," IEEE

[46] J. Nakazato et. al., "MEC/Cloud Orchestrator to Facilitate

Access, vol. 7, pp. 99878-99888, 2019.

Private/Local Beyond 5G with MEC and Proof-of-Concept
Implementation,"

Sensors2022,

22(14),

5145;

https://doi.org/10.3390/s22145145[47] S. Lee, S. Lee and M. -K. Shin, "Low Cost MEC Server
Placement and Association in 5G Networks," 2019 International
Conference on Information and Communication Technology
Convergence (ICTC), Jeju, Korea (South), 2019, pp. 879-882.
[48] H. Viswanathan and P. E. Mogensen, “Communications in the
6G Era,” IEEE Access, vol. 8, pp. 57063–57074, 2020.
[49] J. Du, C. Jiang, J. Wang, Y. Ren, and M. Debbah, “Machinelearning for 6G wireless networks: Carrying forward enhanced
bandwidth, massive access, and ultrareliable/low-latency service,”
IEEE Veh. Technol. Mag. , vol. 15, no. 4, pp. 122–134, Dec. 2020.
[50] T. Ohtsuki, “Machine learning in 6G wireless communications,”
IEICE Trans. on Commun., vol. E106-B, No. 2, pp. 75–83, Feb. 2023.
[51] H. B. McMahan, et. al., proc. of the 20th International
Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2017.
[52] S. Yamazaki, T. Furuki, “Client Selection Based on Channel
Capacity for Federated Learning under Wireless Channels,” 28th
Asia-Pacific Conference on Communications (APCC2023), pp. 225230, Nov. 2023.
[53] J. I. Choi, M. Jain, K. Srinivasan, P. Levis, and S. Katti,“Achieving single channel, full duplex wireless communication,”
Proc. 16th ACM Annu. Int. Conf. Mobile Comput. Netw. (MobiCom),
pp. 1–12, Chicago, USA, 2010.
[54] H. Harada, K. Mizutani, T. Matsumura, T. Kato, and K. Shioiri,“Development of Full-Duplex Cellular System for Beyond 5G and
6G Systems,” Proc. IEEE PIMRC 2022, pp. 1–5, Sep. 2022.
[55] S. Yamazaki, J. Uchiyama, Y. Abiko, K. Ohuchi, “On an Effectof a Simple and Energy-Effcient Flooding Scheme for Multi-hop
Full-Duplex Communications,” IEEJ Trans on Elec., Inf. and Sys.,
143(8), pp.774-775, Aug. 2023.
[56] A. A. M. Saleh, A. Rustako and R. Roman, "Distributed
Antennas for Indoor Radio Communications," IEEE Transactions on
Communications, vol. 35, no. 12, pp. 1245-1251, Dec. 1987.
[57] (株)東芝，ローカル 5G 対応分散型アンテナシステム
https://www.global.toshiba/jp/news/infrastructure/2023/08/news20230817-01.html[58] H. Q. Ngo, A. Ashikhmin, H. Yang, E. G. Larsson and T. L.
Marzetta, "Cell-Free Massive MIMO Versus Small Cells," IEEE

■付録 (略語一覧)
5G
L5G
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