2024/2/8

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大阪大学

2

研究背景
 通信技術の進化による CPS (Cyber-Physical Systems) の実用化
 フィジカルの情報をサイバーで分析しフィードバックする制御ループにより現実世界の課題に対処
 多岐にわたる領域で応用

Implementation and Evaluationof a Cellular Resource Allocation Method
Based on Prediction of Physical System Behavior
in Cyber-Physical Systems

 高度交通システム、産業、医療、スマートホームなど

サイバーシステム CPS におけるセルラーリソース制御
 適切なタイミングで必要な量のセルラーリソースを割り当てる制御が必要

アクチュエーション

 大量のデバイスや様々なアプリケーションが異なる通信用件で同時に動作する
セルラー
 一度に割り当てられるリソースには限りがあるシステム

 セルラーシステムのリソース割当とサイバーシステムの分析は独立

センシング

 フィジカルシステムの振る舞いの予測を活用していない

大阪大学大学院 情報科学研究科

セルラーリソース

フィジカルシステム

情報ネットワーク学専攻 村田研究室 中村 樹
修士論文発表会 2024.2.8

図. CPS の例123

研究目的とアプローチ

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実証に伴う課題

 研究目的 アプリケーション側でリソースを使い切れない課題が顕在化

 フィジカルシステムの振る舞いの予測に基づくセルラーリソース制御の実証

 リソース制御により、セルラーシステムが割り当てる帯域が短い周期で変動
 割り当てられる帯域を最大限に利用できる制御が必要

 アプローチ

 解決策

 5G システムの拡張
 MEC (Multi-access Edge Computing) を活用したフィジカルシステムの振る舞いの予測 予測結果をセルラーリソース制御に反映

 アプリケーションが利用可能な帯域情報の受け渡し予測に基づくセルラーリソース制御

 利用可能帯域に合わせたアプリケーション側のレート制御

予測に基づくセルラーリソース制御

 セルラーリソース割当実験 実験用アプリケーションの構築
 予測に基づくセルラーリソース割当手法の有効性を提示

5G システム

フィジカルシステムの振る舞いの予測

5G システム5G リソース

センシング

MEC

5G リソース

予測結果

フィジカルシステムの振る舞いの予測

予測結果

利用可能帯域に合わせたレート制御

帯域割当情報利用可能帯域情報

アプリケーション

センシング

MEC

図. 本研究のアプローチ

アプリケーション図. アプリケーション側のレート制御

345

実験用アプリケーション

 RU (Radio Unit)、gNB (gNodeB)、5G-Core から構成

 要件:車両を映しているカメラは高品質で動画をストリーミング

 gNB : OAI 、5G-Core : Open5GS をそれぞれ利用

 解決策:MEC を活用した車両位置予測に基づくセルラーリソース制御

車両位置予測に基づく
セルラーリソース割当

5 ms

 5G システム諸元

サービス事業者

通信事業者

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実験用 5G システムの構築

 交通カメラによるモニタリングシステムを想定

0.5 msUL 4、Mix
Mix 1 で構成
 スロット構成 : 5 ms 周期、 DL
DL 5、ULDL

DLDL

DL

Mix

UL

UL

UL

UL

図. スロット構成

 帯域幅 : 100 MHz

5G リソースDL5 ms 周波数方向の RB (Resource Block) 数 : 273 個𝑡～～ RB : 端末へのリソース割当単位
273RB

5G システム:

割当帯域情報車両位置予測結果

利用可能帯域情報

将来の車両位置を予測

5G-Core利用可能帯域に合わせた
ストリーミング

電波暗室

RB 割当
AMF

交通カメラ
MEC

𝑓

MEC

図. 周波数軸上の割り当て制御

WAN

車両情報

5G 端末

5G Antenna

RU

gNB

UPF

Router

図. 5G システム構成

561

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MEC による車両位置予測
 マルコフ連鎖を用いて車両の到達可能領域を求める既存手法[14] を利用 車両位置予測結果をリソース割当へ反映
 gNB が所持している RNTI と MEC が所持している車両存在確率のマッピング

 車両の位置速度情報から、車両が 𝑡 秒後にセグメント 𝑠 に存在する確率 𝑥 𝑡, 𝑠 を算出
𝑺𝟏 = 𝟎. 𝟒 𝟎. 𝟕
𝑺𝟐 = [𝟎. 𝟕 𝟏. 𝟎]

 車両位置予測手法の拡張
 空間方向の拡張
 複数のセグメントを含む領域 𝑆 に車両が存在する確率 𝑦 に変換

𝑦 (𝑡) =

𝒑𝟏 = 𝟏. 𝟎𝟎

𝒑𝟐 = 𝟎. 𝟐𝟓

𝒚𝟏 𝟏 = 𝟎. 𝟕𝟓
0.50 0.25

𝒚𝟐 𝟏 = 𝟎. 𝟎𝟎

00.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

 時間方向の拡張

5G Antenna

0.9

𝒕=2

 𝑇 秒後まで予測を行い、その中で 𝑦 (𝑡) の最大値 𝑝 を車両存在確率として定義

Router

AMF

RNTI

SUCI

AMF

端末番号

IMSI

20x1234

459990000053421

2459990000053421

0.1

端末 459990000053421

170x1111

459990000053423

17459990000053423

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

0.5

RNTI

𝒚𝟐 𝟑 = 𝟎. 𝟐𝟓
𝒚𝟏 𝟑 = 𝟎. 𝟕𝟓
0.25 0.50 0.25

0x1234AMF

RB の割当

RNTI
0x1111𝒕=3[14] M. Althoff, O. Stursberg, and M. Buss, “Model-based probabilistic collision detection in autonomousdriving,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 10, pp. 299 – 310, July 2009.

車両存在確率

端末 459990000053423

0𝑝 = max 𝑦 (𝑡)

WAN

MEC

gNB

RU

𝒚𝟐 𝟐 = 𝟎. 𝟎𝟎

𝒚𝟏 𝟐 = 𝟏. 𝟎𝟎
0.25 0.50 0.25

∈5G-Core

電波暗室
5G 端末

𝒕=1𝑥 𝑡, 𝑠8

5G システムの拡張

00.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.80.9図. 車両存在確率 𝑝 の算出

7車両存在確率

20.1

170.5

RNTI

車両存在確率0x12340.1

0x11110.5

89

セルラーリソース割当手法
 OAI の Proportional Fair (PF) アルゴリズム

ストリーミングアプリケーションのレート制御
 WebRTC を利用した映像ストリーミング
 WebRTC (Web Real-Time Communication)

 端末のスループット 𝑢𝑙_𝑡ℎ𝑟_𝑢𝑒 を指数平滑化により算出
𝑢𝑙_𝑡ℎ𝑟_𝑢𝑒 ← (1 − 𝑎) ∗ 𝑢𝑙_𝑡ℎ𝑟_𝑢𝑒 + 𝑎 ∗ 𝑏 動画、音声、データなどのストリーミング通信を実現、実装は libwebrtc(𝑎: 平滑化定数、𝑏: 直近の送信データ量)

 ネットワーク遅延、利用可能帯域に基づいて動画品質を制御

 PF の係数 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑓_𝑢𝑒 をスループットと端末が送信したいデータ量 𝑡𝑏𝑠 から算出
𝑡𝑏𝑠
𝑐𝑜𝑒𝑓𝑓_𝑢𝑒 =𝑢𝑙_𝑡ℎ𝑟_𝑢𝑒 libwebrtc のレート制御アルゴリズムの拡張
 GCC (Google Congestion Control) アルゴリズム

 係数 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑓_𝑢𝑒 の小さい順にスケジューリング

 帯域に空きがあることを認識してから徐々にビットレートを上げていく輻輳制御
 割り当てられる帯域が短い周期で変動するアプリケーションでは、帯域を使い切ることが困難 車両位置予測結果を PF に反映

 拡張 1: レート制御の高速化

 スループットを車両存在確率 𝑝 で重み付け
𝑢𝑙_𝑡ℎ𝑟_𝑢𝑒 ←10 パケットロスが発生しなかった時に 2 倍のビットレートを目標に上昇(1 − 𝑎) ∗ 𝑢𝑙_𝑡ℎ𝑟_𝑢𝑒 + 𝑎 ∗ 𝑏
1 + 𝑝 ∗ 50

 拡張 2: 上限ビットレートの設定
 レートの急激な上昇を防ぐために、車両位置予測結果に応じた上限ビットレートを設定

 見かけ上のスループットを小さくすることで、確率の高い端末に対して優先的にスケジューリング

91011

実験システム ミニチュア車両を用いた車両走行システム

12実験動画
 車両の動きに合わせてビットレートが増減

 現実世界の 1/30 スケールに調節カメラ 2

カメラ 1

 車両は時速 2 kmで等速直線運動

 2 台のカメラの設置
 カメラ 1:[5.6 8.3] → 10 ～ 15 秒後に車両通過
 カメラ 2:[11.1 13.9] → 20 ～ 25 秒後に車両通過
車両位置予測に基づいた
セルラーリソース制御

RB 割当

図. 実験の様子

帯域適応型レート制御

～～

カメラ 2
GNSS

5G Systems
電波暗室

車両位置予測結果

カメラ 1

WebRTC servers

将来の車両位置を確率的に予測

位置速度情報MEC

11

図. 実験システム

実験車両

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実験結果
 車両の動きに合わせてストリーミングの品質が向上
 5G システム14

実験画像比較 レート制御の有無
カメラ 1

RB平均 / frame
端末 1: 青端末 2: オレンジ

カメラ 2

 車両が通過するタイミングで 13 → 53 RB まで増加

 WebRTC ストリーミング

高速レート制御あり

 ビットレート:
車両が通過するタイミングで 1 → 5 Mbps まで上昇
 解像度:2560x1440 → 3840x2160 (4K) に増加

カメラ 1

カメラ 2

bps

bps

px

px

fpsfps フレームレート:30 → 40 fps に増加

車両存在確率

高速レート制御なし

1314

まとめと今後の課題

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 フィジカルシステムの振る舞いに基づくセルラーリソース割当手法の実証
 車両位置予測に基づく 5G のリソース制御・WebRTC のレート制御
 車両がカメラに映るタイミング
 割り当てられる RB の増加、ストリーミングの品質が向上

 車両がカメラに映らないタイミング
 カメラの台数に応じてリソースの節約 今後の課題 実装した WebRTC のレート制御はビットレートの急激な増減を伴うため、レートの変動を緩和しつつ、動画品質を向上させる手法の検討
 モビリティを有する端末を用いた実験 特に基地局間のハンドオーバーや車両位置予測結果の受け渡しの仕組みの考案

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