マルチメディア無線方式研究室（田野研）
教授：田野 哲； 助教：侯 亜飛

５・６Gに向ける新しい環境感知できる無線通信方式の研究
第1世代
(1G)
~2.4kbps

第2世代
(2G)

~64kbps

第4世代(4G)

第5世代(5G) 第6世代(6G)~30bps/Hz~300Mbps~14Mbps~2Mbps

1980年代 1990年代
音声会話からデータ通信へ

第3世代
(3G)

2000年代広帯域データ通信の幕開け

2010年代超広帯域
2020年代

超高信頼・低遅延

広帯域データ・動画像通信の時代へ（自動走行支援，建機制御など）
信頼性 99.999%
エンド・エンド遅延: 5ms(無線区間：1ms)

６Gにおける提供可能なサービス
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高度運転制御（自動運転・障害物検知・移動体監視など）
人ど機械の一体化；体感品質QoEの向上
仮想現実、拡張現実、ホログラフィック遠隔会議
触感IoT、超高密度多数接続、情報収集・分析
高速・低遅延・高信頼・安全安心通信サービス
地上から空中、海中、宇宙まで通信エリア拡大
Big data・AIの仮想世界と新たらIT基盤の実世界の統合

田野研が周波数利用効率の高いMIMO通信方式、アンテナ電波技術等を用いて、周り環境をスマート感知できる新しい先端無線技術を目指す！

（4K/8K, AR/VRなど）
ピーク：20Gbps,
移動速度：500km/h

多様な通信サービスの時代へ

超多数接続（センサーなど）

1Mデバイス/km2

６Gに不可欠の要素技術
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Massive MIMO技術の拡張
高精度低演算量測位技術（１㎝誤差以下）
高周波数帯域（ミリ波等）の活用
非陸上を含めたカバレッジ拡張技術
周波数帯域のさらなる広帯域化
低遅延・高信頼ネットワーク
無線通信システムにおけるAI技術の活用テーマ１ 背景： 5G時代の到来

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テーマ１ 背景： 5Gの特徴

3

テーマ１ 背景：多数アンテナ（MIMO)

１G

2G

基地局(64本)

基地局（16本)

基地局(4本)

3G

4G

5G

6G

多数アンテナのメリット：伝送速度の向上、同時に通信できるユーザー数の増加

様々な研究課題が残る

未来の超大規模基地局(大規模アンテナ)
MIMOシステム

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アンテナ間の信号干渉
アルゴリズムの高演算量システムの高消費電力
高速移動時、通信速度の劣化
大規模ユーザーへ通信協調が困難…

テーマ１：多数アンテナ（MIMO)による無線通信の高速化【 MIMO技術】 第六世代のセルラー無線通信システムにおいても基地局に多数アンテナを設置することで通信の高速化が狙われている。
【課題】 基地局に多数アンテナを設置しても端末アンテナ数が少ない場合通信の高速化が困難【研究方針】 端末アンテナが少なくとも高速化が可能な過負荷MIMOの研究

端末基地局

研究成果：過負荷MIMOシステムa) 低演算量で高い通信品質を達成する硬判定線形受信機の発明→ 演算量を従来に比較して数百分の一に低減しつつ、高い通信品質を達成！
b) 上記の硬判定受信機への低演算型の軟判定受信方法を考案→ 僅かな演算量の増大により、最適受信を凌駕する通信特性を達成！
c) 上記技術の多値変重への適用性を評価し、６G等の将来の無線通信システムへの適用可能性の証明

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テーマ２ 背景： ＩｏＴの機器及び通信量の増大
世界のIoT機器ネットワーク接続数
出典：Cisco Internet BusinessSolutions Group (IBSG) white paper

また、膨大な機器がネットワークに接続されることにより、通信量については年間2倍程度の割合で増大を続け、2020年代には現在の1000倍以上の通信量となることが見込まれている。

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テーマ２ 背景： ＩｏＴの応用例
IoT技術：あらゆるモノがネットワークを介して接続することで、新しいデータの創出を生み、それをもとに新しいサービスやビジネスモデルを創り出す技術
建築・スマートホーム

医療・生体データ管理

農業の知能化工場での作業の自動化

AI×ビッグデータ×IoT新たなICTの産業創出が可能
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テーマ２：物理層ネットワークコーディングの研究【 Internet of Things (IoT) 】 我々の周辺に設置されたセンサーが記録する情報を無線通信を介してインターネット上のサーバーと通信【課題】センサーは多様な場所に設置されるため、センサーの設置場所によってはインターネットと接続不可【研究方針】センサー情報を他人の端末を介してバケツリレー的に中継する
無線マルチホップにより、確実にインターネットと接続

中継端末
送受信端末

研究成果：

マルチホップ無線ネットワークa) プリコーディングを適用した物理層ネットワークコーディングの提案→中継ネットワークの本質的な問題である通信効率の低下問題を解消すると同時に、中継端末での演算量を劇的に低減b) 物理層ネットワークコーディングのための符号化変調および中継端末における復号法の考案→中継端末での復号特性改善による、マルチホップネットワークの通信品質改善8

テーマ3：LCX, RISによる測位・空間変調技術
高速無線通信

高精度測位技術(1m以下測位誤差実現@2.4/5GHz)

Particle
Filter

ESPAR

非線形マルチユーザーMIMO技術

LCX MIMO +2D/3D
位置推定技術
Single-RF ESPARアンテナ到来角度推定技術

新たなRISアンテナ（2020から）
高速通信・測位（RF数多く・消費電力極めて大）RF少、低消費電力AI手法で5/6Gに様々な分野へ展開中!

Massive MIMO
Radar 位置推定

Massive MIMO
Beamforming
9テーマ３(a) 背景： 漏洩同軸ケーブル
漏洩同軸ケーブル: (LCX: Leaky Coaxial Cables)
スロット

入力信号

Pθ

受信信号

θ:電波放射/入力角度（スロット距離P、方向と関連）θ θ

電波不感知エリアの解消
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テーマ３(a) 背景： LCXによる屋内位置推定
理想的な環境における位置推定の原理
LCX : L [m]x [m]t1

θθ

y [m]

t2

連立方程式

y tanθ
Tx(x,y)・到着時刻ｔとユーザ位置が関係式
𝑐𝑐:光速度 𝜖𝜖 ：ケーブル係数（既知）𝑦𝑦
1 𝐿𝐿+ ( + 𝑥𝑥 − 𝑦𝑦 tan 𝜃𝜃)𝑐𝑐 cos 𝜃𝜃 𝜖𝜖𝑐𝑐 2𝑦𝑦1 𝐿𝐿
𝑡𝑡2 =+ ( − 𝑥𝑥 − 𝑦𝑦 tan 𝜃𝜃)𝑐𝑐 cos 𝜃𝜃 𝜖𝜖𝑐𝑐 2𝑡𝑡1 =無線伝搬路での伝送時間

ケーブル中での伝送時間

2𝑥𝑥 連立方程式
Y方向の位置
X方向の位置 𝑡𝑡1 − 𝑡𝑡2 = 𝜖𝜖𝑐𝑐
ユーザ位置:

𝑥𝑥, 𝑦𝑦 = 𝑓𝑓(𝑡𝑡2 − 𝑡𝑡1 , 𝜃𝜃)

到着遅延 ∆𝑡𝑡=𝑡𝑡2 − 𝑡𝑡1

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テーマ３(a) 背景： LCXによる屋内位置推定
実環境の反射波など推定精度劣化
x [m]LCX : L [m]B

反射波θ発散t1

t2 • θ発散なし
A

θ

θ
y [m]

y tanθ
Tx(x,y)

θ発散

𝑥𝑥, 𝑦𝑦 = 𝑓𝑓(𝑡𝑡2 − 𝑡𝑡1 , 𝜃𝜃)∆𝑡𝑡 = 𝑡𝑡2 − 𝑡𝑡1• θ発散ありt1∆𝑡𝑡：到着遅延t2∆𝑡𝑡：到着遅延∆𝑡𝑡 = 𝑡𝑡2 − 𝑡𝑡1

推定精度が大幅に劣化

t1

t2

∆𝑡𝑡？

本研究室では、LCXシステムにおける２/３D 移動端末位置の精度高い推定手法を検討中。また，位置情報を合わせて、干渉回避・協調技術とカバレッジホールの解消技術を取り組みしている。
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テーマ３(b) ： RIS背景
RIS：Reconfigurable Intelligent Surfaces
意図的にリアルタイム電波再構成可能できたら、新型無線システム開拓できる！

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テーマ３(b) ： RIS背景
RISが伝搬路再構成に何ができる？
出力波

入力波

任意角度に反射

電波分極

電波分割

吸収

フォーカシング

アナログ処理コリメーション
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テーマ３(b) ： RIS背景
RISアンテナ技術：アンテナ例15

テーマ３(b) ： 空間変調の背景
空間変調システムについて
従来のMIMOシステム
MIMO
チャネル通信速度を下げず、消費電力を下げる空間変調方式での通信RF回路が大幅に減少できるRF回路

チャネルRF回路通信速度を下げず？
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テーマ３(b) ： 空間変調の背景
空間変調システムについて
空間変調ビット（SM bit）による素子を切換

SM bit (0)
0

#0

RF回路
1・・・

#1
SM bit (1)
・・・

𝐻𝐻0
𝐻𝐻1
・・・

既知のチャネルパターンからSM bitを復調RF回路

チャネルパターン

チャネルパターン数目を増やすことによって通信速度をあげる
RF回路数を増やせずに空間変調の容量を大きくする
メリット:RF回路を減らすことによって小型化、省電力化の高速通信

17テーマ３(b) ： RIS 空間変調の課題
RIS 空間変調
M個セルRIS pattern 𝛀𝛀 ( ℎ𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 )種類最大値?

M-RIS pattern 𝛀𝛀RIScontrollerℎ𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 :M個セルの位相値から構成する

Cable

𝑦𝑦𝑖𝑖 𝑡𝑡ℎ𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅

MIMO
beamforming

RV

MIMO BS𝑗𝑗𝑗𝑗𝜃𝜃𝑖𝑖ℎ𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 =∑𝑀𝑀𝑓𝑓(𝑒𝑒)
𝑖𝑖=1

Channel fadingなど

種類最大値：2𝑀𝑀𝑀𝑀  channel pattern
𝑀𝑀𝑀𝑀{ℎ𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 1 ,ℎ𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 2 , … , ℎ𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 2 }空間変調ビットMK :𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙2 (2𝑀𝑀𝑀𝑀 )=MK

問題点：任意２個 ℎ𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑖𝑖 とℎ𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 の伝搬路の異なるレベルはシステム誤り率を決める。

目標：決められた空間変調ビットBの条件で2𝑀𝑀𝑀𝑀 パターンから異なるレベルの大きい2𝐵𝐵 パターンを選択する各方法と演算量削減！

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テーマ３(b) ： RISによる位置推定法の課題
周期的な制御パターンF(t)
RIS

RIS

𝐻𝐻1

𝐻𝐻2

𝑃𝑃1
𝑃𝑃2
(𝑥𝑥1 , 𝑦𝑦1 , 𝑧𝑧1 ) (𝑥𝑥2 , 𝑦𝑦2 , 𝑧𝑧2 )RIS

課題：F(t)の設計良い測位精度• 反射波角度、振幅• セルの数目• RISの数目• 周期的な送信パターン

RIS

AP

目標：F(t)の設計により、
P1とP2が近くになっても、H1とH2のなどの位置関連指標値の差異性が大きくなればなるほど，位置推定精度改善にメリットがある

機器学習手法(PNN/CNN/RNN)技術の展開
複数ユーザー同時位置測定の技術検討
IoT時代の応用および物体/行動認識（６G）
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