スマート IoT 推進フォーラム技術戦略検討部会 テストベッド分科会
第１４回データ分析・可視化タスクフォース

ミリ波ローカル５G の通信品質可視化に関する取り組み
2023年8月30日
大阪大学 下西 英之

アジェンダ•デジタルツイン– データの分析・可視化、データによる制御•ローカル５Gのユースケース– デジタルツインを活用したCPS•

大阪大学におけるローカル5G通信環境•

ミリ波ローカル５G の通信品質可視化

デジタルツイン(データの分析・可視化、データによる制御)

B5Gによる高度なデジタルツインの実現••

実世界やICTシステムのデジタルコピーを生成し、様々な課題解決に活用
Beyond 5G/6Gの大容量、多接続、超低遅延、高信頼、センシング等を活かした高度なデジタルツインを実現

デジタルツイン認識・理解

制御・ナビゲーション

大容量
センシング
多接続

超低遅延

実世界

高信頼

ICTシステム(人,ロボット, (AI,光NW,車,街など) 無線環境など)

4例）ICTシステムのデジタルツイン•

ICTシステム全体のデジタルツインを作り、システム全体を最適に管理– サーバやネットワーク機器のデジタルツイン– 電波伝搬環境のデジタルツイン– ロボットやスマホを持った人などの通信端末のデジタルツイン
予測不可能な災害
予測不可能な人の挙動
モデル誤差・計測誤差

空き容量、遅延、位置、挙動、電波状況など

サーバ

有線NW 無線NW 無線端末

確率的デジタルツイン

QoS/QoE向上
消費電力最適化
セキュリティー向上
最適な設備投資プラン
5

“確率的”デジタルツイン•

現実世界の”不確定性”や”不確実性”に対処する現実的・実用的な枠組み– 「誤差を前提にした確率的な情報」に基づいた処理によって初めて、突発的事象や実世界の不確実性を許容することが可能になる認識結果や位置を確率分布として表現

確定値ではなく確率分布で世界を表現

認識の不確定性

あらゆるものの間の関係性を確率で表現

仮想世界
認識能力の限界(精度、ノイズ、など)
計算能力の限界(偏在性、処理時間、など)
そもそも内在する不確定性(心の状態、など)

確率に基づくリスク評価
によって世界を制御制御の不確実性

実世界6確率的なデータの可視化•デジタルツインとしてのデータを確定値ではなく、確信度/確率分布で表現– 空間上の各グリッド点における状況（構造物、電波状況、など）– 空間内にあるオブジェクトの位置や種類やアイデンティティーなど

7ローカル５Gのユースケース(デジタルツインを活用したCPS)

ロボットの遠隔制御••

無線通信環境(電波強度/遅延/ロス率等)を確率分布として可視化
無線環境変動に対してロバストな遠隔ロボット制御– 通信品質が安定しているところを選んで移動するロボット– 通信品質が悪くなることが予想されると移動速度を落とすロボット

3次元メッシュ上各点の通信品質を確率分布として予測ロボットが移動しながら進行方向先の通信品質を予測
RSSI
[dBm]

Probability
density

RSSI [dBm]

出発地点

移動距離[m]到着地点

9

人とロボットの協働•例) 物流倉庫の効率改善

情報通信研究機構 Beyond 5G研究開発促進事業 00701「Beyond 5Gを活用した安全かつ効率的なクラウドロボティクスの実現」– 多数の作業員と多数の搬送ロボットが協働する倉庫環境にて、搬送ロボットが作業員や他ロボットと衝突事故を起こさず、効率的に荷物を搬送する
協調搬送ロボット

デジタルツイン(空間全体)

自律フォークリフト

デジタルツイン(一部空間)
10

ICTシステムの低消費電力化•例) 大規模広域映像分析の分散処理最適化

総務省委託研究 令和３年度0155-0165「脳の仕組みに倣った省エネ型の人工知能関連技術の開発・実証事業」– 端末/エッジ/クラウドでの分散処理をダイナミックに最適化– 認識精度/遅延時間の要件を満たしつつ、システム全体(AI＋通信)の消費電力を低減
分散処理をダイナミックに最適化

環境変化をモニタリング

実験環境

システム構成総消費電力を約20%削減

11ミリ波ローカル５Gを活用した実験システムの構築••

複数のカメラ映像を無線通信(ミリ波ローカル5G)で収集し、リアルタイムなAI分析によって3次元空間のデジタルツインを再現
端末・エッジ・クラウドの分散処理最適化によって消費電力削減を確認

ローカル5G

ローカル5G

大阪大学におけるローカル5G通信環境

[参考]日本におけるローカル5Gの普及状況

NICT 周波数資源開発シンポジウム2023 総務省電波政策課資料より

ローカル5G ミリ波 (総務省委託研究)•

遮蔽物の多い屋内のオフィス環境にて、ミリ波(28GHz)の基地局を3台設置
し、電波環境を調査  システムとしての消費電力最適化

23115

ローカル5G ミリ波 (NICT委託研究)•

閉じた実験室環境にミリ波(28GHz)の基地局を1台設置し、ロボットやARグラスなどでの移動体通信を実験

116

ローカル5G Sub-6 (NICT)••

吹田/豊中キャンパスに多数のローカル5G基地局を設置(Sub-6/4.8GHz)
モバイルネットワーク開発環境と、モバイルアプリケーション実証環境を提供
NICT B5Gモバイルテストベット

RU1
RU3
120m

160m

豊中キャンパス120m

RU2

https://testbed.nict.go.jp/b5gm/
17ミリ波ローカル５G の通信品質
可視化ミリ波ローカル５G通信品質の計測•

遮蔽物の多い屋内環境にて、2mメッシュ(高さ方向は0/1/2m)で電波強度/スループット/遅延/ロス率を計測し、ミリ波の基本的な特性を把握– 計測コストが高い 少ない数の計測点から残りの計測点の品質を予測できないか?
ビームフォーミングパターン

21319

マルコフ確率場(MRF)を用いた推定方式の提案••

グラフが局所マルコフ性をもつと仮定
各ノードは自身と隣接ノードのみから影響を受ける

各ノードは確定値ではなく確率分布で考える

観測地点ノード

各地点の電力値を観測する
青：観測，橙：未観測

推測地点ノード

マルコフ確率場(無向グラフィカルモデル)

20

ベイズ・MRFを使った推定(1/4)•

真の電波状態Y (不可知)から発生した観測値Xをもとに、推定した電波状態
Y’を求める21

ベイズ・MRFを使った推定(2/4)
1. ベイズの定理を使ったMAP推定
Y’ 状態を求める Yの事後確率(P(Y’|X))を直接求めるのは困難なのでベイズの定理より， P(X|Y’)とP(Y’)をモデリング

Xの事後確率 (単項)• Y’と電力値が近いほど確率が大きくなるようにする• 観測地点は観測値を平均とする
ガウス分布に従う• 未観測地点は一様分布に従う

Y’の事前確率 (平滑化項)• 距離が近い隣接ノードと電力値が近いほど確率が大きくなるようにする• MRFの仮定より各ノードはエッジでつながっているノードのみから影響を受ける

各ノードの推測値は，観測点や隣接ノードと電力値が近いほど確率が高くなるようにモデリング22

ベイズ・MRFを使った推定(3/4)
2. Xの事後確率 P(X|Y’)について
 Y’とXの間に一定のノイズ が乗っているとすると、番目のノードが観測点のとき
が平均 で標準偏差 のガウス分布に従うとするとも平均 で標準偏差 のガウス分布に従うため
𝑃 𝑥 𝑦 =



12𝜋𝜎𝑒∝ 𝒆 𝜶 𝒙𝒊 𝒚𝒊→
𝑥 ：𝑖番ノードの観測値
𝑦 ：𝑖番ノードの推測値

𝟐𝛼はハイパーパラメータ

番目が未観測のとき、は一様分布に従う

 最終的にXの事後確率は𝑃 𝑋𝑌

1=𝑍𝑒𝑝 , 𝑝 =1∈

𝑖𝑓 𝑥 ∉ 𝑋′23

ベイズ・MRFを使った推定(4/4)
3. Y’の事前確率P(Y’)について

Y’：推測する電波マップ
𝑦 ：𝑖番目の推定値

 地点 と地点 の間には2点間の距離関係に応じたガウス分布があるとすると𝑃 𝑌∝𝑒, ∈

𝛽はハイパーパラメータには2点間の距離関係のみ存在するとすると𝛾は距離に関するはハイパーパラメータ

4. 以上より推定するY’は𝑌 ∝ argmax

1𝑧𝑝𝑒, ∈,

∈24

まとめ

まとめ
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デジタルツイン– データの分析・可視化、データによる制御•

ローカル５Gのユースケース– デジタルツインを活用したCPS•

大阪大学におけるローカル5G通信環境•

ミリ波ローカル５G の通信品質可視化