MATLAB を活用した ISAC による 6G 設計 - MATLAB & Simulink

ホワイトペーパー

はじめに

6G 技術は、正確な位置を特定する精密なレーダーシステムとの統合を通じて、高度にパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供することで、無線通信を新たなステージへと前進させます。この機能は位置情報サービスと通信ネットワークのシームレスな統合を可能にし、サービスの提供方法やネットワークの効率を強化します。この統合センシング通信 (ISAC) として知られる手法は、レーダーと通信技術の相乗効果を利用して、接続性の最適化を可能にします。

ISAC を理解することは、独自の通信ソリューションを通じてネットワーク性能やユーザー エクスペリエンスを向上させる 6G の仕組みを把握する上で極めて重要です。自律型車両、スマートシティ、先進医療システムといった新たな応用技術は、高速データ伝送と精密な環境センシングのシームレスな統合を必要とします。こうした応用には特に、高度に相互接続されたインテリジェントな未来の要求を満たすために ISAC 技術の開発が強く求められます。

セルラー基地局、車両、人が相互に通信する無線状況を示す図。

ISAC は 6G を実現する上で重要な技術です。

レーダーと通信の統合は、Wi-Fi®、軍用多機能レーダー、自動車などのさまざまな応用分野の観点から研究されてきました。さらに、レーダーと通信の統合レベルはさまざまで、波形や空間領域での設計といった概念が含まれる場合があります。正確かつ高解像度のセンシングを実現するには、RF アーキテクチャ、ビームフォーミング、適切なチャネルモデル、データ駆動型 AI アルゴリズムなど、設計に関する他の選択肢を検討する必要もあります。こうした要素を連携して調査するには統合された環境が不可欠です。

こうした中、MATLAB® は ISAC 研究に欠かせないツールとして台頭し、統合された通信とセンシング技術の探求と開発を実現する完全なワークフローと製品群を提供しています。MATLAB は、シナリオ シミュレーション、アルゴリズム設計・テスト、データ解析などを直感的に実行できるプラットフォームです。これを活用することで、研究者は開発を加速して、効率的に設計を検証し、目標に向けて 6G 開発を進めることができます。

本ホワイトペーパーでは、ISAC の枠組みや研究活動のほかに、ISAC の応用技術についても取り上げていきます。まずは、重要な技術用語をいくつか定義します。

レーダーと通信の共存とは、スペクトルセンシング技術を用いてレーダーと通信システムの間で重複する周波数を管理することを指します。レーダーと通信の協調設計とは、通信とセンシングのタスクを統合することです。これには、別々のハードウェアで物理空間を共有する方法と、共通のハードウェアと波形を使用する方法があります。

通信信号の受動的活用とは、専用センシング ハードウェアを使用せずに、既存の通信信号のチャネル推定を活用して、物体の動きや位置の検出・推測を行うことです。

セクション

ISAC の枠組み: レーダーと通信

ISAC は、センシングと通信機能の統合レベルに応じて、主に共存、協調設計、信号の受動的活用という 3 つの方向性をもって研究が進められてています。

レーダーと通信の共存

5G NR システムと将来の 6G システムが、LTE の範囲を超えて高い周波数帯域に拡がりを見せる中、スペクトルの管理がますます複雑化してきています。この高い周波数帯域は、従来、レーダーシステムによって利用されてきたため、レーダーシステムと無線通信システムのスペクトルが重なった場合は共有が必要になります。このような状況から、将来のレーダーシステムと無線通信システムには、使用中の周波数を検出して競合を回避するスペクトルセンシング機能の組み込みが求められます。さらには、5G の高速データ転送と低レイテンシという利点からカバレッジを拡大する動きが加速しています。それには 5G 基地局の増設が必要になるため、信号が隣接する周波数帯域で運用中の既存システム (航空管制レーダーなど) に及ぼす影響を把握しておかなければなりません。

共存を成功させるには、2 つの重要な側面を考慮する必要があります。1 つはスペクトル内に存在するシステムとその位置を特定するスペクトルセンシング、もう 1 つは複数のシステムが同じ周波数帯域を共有しているときに、各システムにどのような相互作用が及ぶかを評価する干渉解析です。

MATLAB は、5G、レーダー、ディープラーニング、フェーズドアレイ、シナリオモデリングなどの複雑なシナリオのシミュレーションを可能にする統合ワークフローを提供します。主要な共存シナリオには、スペクトルセンシングと干渉解析が含まれています。たとえば、MATLAB では、合成レーダー信号と無線通信信号を学習させたセマンティック セグメンテーション ニューラル ネットワークを使用するワークフローを通じて、スペクトルセンシングを円滑に進めることができます。このニューラル ネットワークは、同じ受信スペクトル内のレーダー信号と無線通信信号を検出できます。その他にも、MATLAB は 5G 基地局の近くで稼働する航空管制レーダーなどのシナリオをモデル化することができ、5G 信号がレーダー信号の受信に与える影響を分析するのに役立ちます。

3 つの MATLAB サブプロットを含む MATLAB プロット一番上のサブプロットは受信した無線信号のスペクトログラムを示し、以下のサブプロットは実際の決定ラベルと推定の決定ラベルを示しています。

MATLAB のディープラーニングを使用したスペクトルセンシング

レーダーと通信の協調設計

協調設計は、通信とセンシングの両方のタスクを同時に実行するシステムの開発に焦点を当てています。柔軟なレベルの統合では、機能によって物理空間は共有されますが、別々のハードウェアと波形が使用されます。厳密なレベルの統合では、ほぼすべてのハードウェアが共有され、同じ波形が両方の目的に使用されます。このセクションで取り上げるのは厳密に統合されたシステムで、通信を主体にして設計することができます。つまり、通信信号をレーダーに利用するということです。レーダーを主体にすることもできます。その場合、通信データをレーダー波形に埋め込みます。

波形の協調設計

レーダーを主体にする場合、レーダー波形は通信データを埋め込んだ形で使用されます。一方、通信が主体の場合は、OFDM 信号のエコーがセンシング目的で利用されます。MATLAB は、2 つの方法を用いるエンドツーエンドのワークフローを提供することで、波形の協調設計における検討作業を促進します。1 つ目の方法では一般的なレーダー波形である PMCW を使用し、2 つ目めの方法では両方の機能に対応する標準的な通信波形である OFDM を使用します。

パルスごとの変調レーダーおよび送信波形の時系列データを示すプロット。

MATLAB はレーダー波形と通信波形の協調設計を可能にします。

関連情報

PMCW 波形と OFDM 波形を使用した統合レーダー通信

この例では、レーダー受信機とダウンリンクユーザーの両方による波形の伝送、伝搬、受信のシミュレーションを実行しています。このワークフローでは、両方の機能に対して波形を評価し、いくつかの共通の性能指標を調査します。

空間領域における協調設計

ISAC の別の考え方として、空間処理の次元が挙げられます。よく検討されるのが、マルチアンテナ基地局を設置して、一部のビームをレーダー用に、その他のビームを通信ニーズに合わせて割り当てる計画です。他の可能性として、2 つの機能でビームを共有し、レーダーがメインローブを使用し、通信データがサイドローブを使用する方法も考えられます。

MATLAB を使用すると、以下のようなデュアル機能 MIMO システム向けに新しい波形を設計でき、空間領域内でさまざまな機能を実現する異なるビームを発生させることができます。

レーダー通信システムの図。レーダービームと通信チャネルが同じ地域に向けて提供されていることを示しています。

ISAC のための協調設計。

関連情報

デュアル機能 MIMO RadCom システム向け波形設計

この例では、フェーズドアレイを使用することで MIMO 通信を円滑にし、波形の多様性を活かして優れたレーダー性能を実現させるワークフローを紹介しています。

通信信号の受動的活用

この ISAC の枠組みでは、受信側でチャネル推定を活用して、無線環境内で移動する物体の存在を検出します。こうした移動する物体を基にチャネル状態の変動を解析することで、専用のセンシング ハードウェアを必要とすることなく、システムによる物体の動きと位置の推測が可能になります。抽出されたチャネル推定は、動きの検出に役立つレンジ ドップラー プロットの作成に使用できます。この手法は本質的に受動的なものであるため、センシングのために能動的に電波を発信する必要はなく、既存の通信信号とインフラを利用します。

もう 1 つの受動的手法として、人工知能 (AI) を活用して、チャネル状態情報 (CSI) を基に物体の動きを推測したり、存在を検出したりする方法があります。たとえば、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を CSI と組み合わせて人間の活動を感知することができます。Wi-Fi を活用した例として、ルーターからビーコンフレームを取得し、そのデータを基に CNN に学習させることで、人の存在を検知する方法があります。このワークフローは 5G や 6G の信号にも拡張できます。

ビーコンを送信する Wi-Fi センシング アクセス ポイントと、人間が存在する場合と存在しない場合の送信信号を捉える SDR を示す図。

Wi-Fi 信号を活用して、MATLAB でディープラーニングの支援を受けながら存在を検知します。

MATLAB には、信号処理、機械学習、データの可視化を可能にする強力なツールがあるため、どちらの手法にも対応できます。MATLAB の広範なライブラリと組み込み関数で、チャネル推定の効率的な抽出と解析を実現することで、レンジ ドップラー プロットの生成が可能になります。さらに、MATLAB は CNN の開発と学習をサポートしており、AI 手法の統合を容易にしてセンシング機能を強化します。

セクション

ISAC の応用

ISAC は、レーダーと通信機能を統合することで、さまざまな分野に変革をもたらす活用が期待されています。

レーダーと通信の共存は、特にスペクトル不足が大きな課題となる環境では非常に重要です。たとえば、都市型エアモビリティの分野では、共存戦略を通じてドローンや空飛ぶタクシーが既存の 5G ネットワークとスペクトルを共有することで、安全な運航が可能になり、航空交通管理も最適化されます。

レーダーと通信の協調設計は、スマート自動車システムの分野に新たな可能性を切り開きます。デュアル機能レーダー通信システムなら、V2X (Vehicle-to-Everything) 通信を強化することができ、自動運転のためのリアルタイムのデータ交換と正確な環境センシングを可能にします。この協調設計は、スマート マニュファクチャリングにも応用できます。統合システムが機械の健全性を監視しながら運用データと通信することで効率を高め、予知保全を可能にします。

受動的協調設計 (ピギーバッキング) は、既存の無線信号を環境センシングに活用して、スマートホームやヘルスケアの分野で革新的なソリューションを提供します。たとえば、受動的 Wi-Fi センシングは、人の存在と活動を検知して、追加のセンサーを必要とせずに日常の活動をモニタリングすることで、高度なホーム オートメーションや高齢者介護を実現します。こうした枠組みによって、6G における ISAC 技術の多様性と可能性が強調され、より効率的でインテリジェントなつながる未来への道が切り開かれていきます。

セクション

ISAC 設計の検討

ISAC システムの設計において、研究者は通常、レーダーや通信の波形、チャネルモデル、受信機ハードウェアといったいくつかの重要な要素に焦点を当てます。これらの要素を理解して最適化することは、効率的で精度の高い ISAC ソリューションの開発に欠かせません。レーダーと通信の波形は、通信機能とセンシング機能の両方を同時にサポートできるように慎重に設計する必要があります。さまざまな環境下で伝搬する信号の予測には精密なチャネルモデルが不可欠である一方で、受信信号の処理には高度な受信機ハードウェアが必要になります。このセクションではこうした側面を取り上げ、ISAC 分野でイノベーションを目指す研究者のためにインサイトとガイダンスを提供します。

統合通信とレーダー処理システムのワークフローと機能ブロックを示す図。

ISAC の検討領域。

既存波形の検討

レーダーと通信における既存波形の検討は、ISAC システムの効果的な波形設計にとって不可欠です。2 つの領域から確立された波形を活用することで、研究者は ISAC のデュアル機能を促進する潜在的な相乗効果とトレードオフを見極めることができます。これらの波形の強みと限界を理解することで、通信とセンシングのそれぞれに特有の要件を満たすためには、どのように適応させるべきか、または組み合わせるべきかなどを、情報に基づいて判断することができます。

レーダー波形

レーダーシステムは次の 2 つのカテゴリーに分類できます。

  1. パルスレーダー
  2. 連続波 (CW) レーダー

パルスレーダーは、高出力パルスを連続的に放射し、送信パルスと受信エコー間の時間遅延から距離を測定し、速度についてはエコー距離の変化から計算されます。MATLAB には、パルスレーダーの詳細を確認できるリソースが用意されているだけでなく、パルスレーダー信号を簡単に生成、解析、評価するための次のようなリソースも用意されています。

一方、連続波 (CW) レーダーは信号を連続的に発信することから、コスト効率に優れ、自動車や屋内無線通信などの用途に適しています。しかし、ターゲットの位置判定には変調を必要とし、主な種類としては、周波数変調 (FMCW) 波形や位相変調 (PMCW) 波形などがあります。

MATLAB は強力なワークフローと機能により、次のような CW レーダー信号の生成と解析を支援します。

通信波形

MATLAB 製品を使用すると、LTE、5G、WLAN、Bluetooth®、Satcom などの標準に準拠した、幅広い無線波形スペクトルを生成できます。MATLAB の波形生成機能により、標準ベースの信号や、非標準のカスタム 5G/LTE 信号を生成できるほか、OFDM、QAM、PSK などの一般的な変調や、FMCW や線形 FM などの各種レーダー信号も生成できます。そのため、さまざまな通信プロトコルやテスト条件で高精度のシミュレーションとテストが可能になります。業界標準と独自の波形生成をサポートする MATLAB の波形発生器は、ISAC システムの開発と解析に携わる人々にとって非常に重要なリソースとなります。まずは無線波形発生器アプリから始めるのが最適です。数回クリックするだけで標準規格の波形を生成できます。

関連情報

無線波形発生器アプリで波形に IQ 不平衡を加えた QAM 信号を生成している様子のスクリーンショット。

無線波形発生器アプリを使用した MATLAB での通信波形生成。

チャネル

高精度のチャネルモデルは ISAC システムにとって重要であり、通信機能とセンシング機能の両方において信頼性の高い性能と効率を確保します。これらのモデルは、パス損失、マルチパス効果、信号反射などの要因を考慮した上で、伝搬環境の正確な特性評価を可能にします。チャネルをリアリスティックに表現することで、精度の高いモデルで信号処理アルゴリズムの最適化を加速し、システムの堅牢性を高め、通信とセンシング機能の統合全体を向上させることができます。

レイトレーシング

レイ トレーシング モデルは、60GHz またはそれ以上の周波数における信号の挙動に対して、堅牢性の高い予測性能を発揮することが実証されており、ISAC シミュレーションを構築する強力なモデルとして利用されています。MATLAB にはレイトレーシング機能が組み込まれており、降雨、地形回折、大気による屈折、対流圏散乱、大気吸収による損失のモデルと組み合わせることができます。さらに、MATLAB のレイトレーシング機能は、信号が特定の物質に衝突して跳ね返り減衰する信号減衰をモデル化することもできます。

MATLAB で SiteViewer アプリを使用して生成された、送信機と受信機の間の複数の信号経路を考慮したレイ トレーシング プロット。

MATLAB によるレイトレーシング。

散乱 MIMO

送信機が 2 台の走行車両と交信して、最終的に受信機が受信する信号の流れを示す図。

MATLAB の散乱 MIMO チャネルは、移動する要素を周囲環境に含む無線環境のモデル化に役立ちます。

MATLAB の散乱 MIMO チャネルモデルは ISAC チャネルに特に適しています。このモデルを使用して、送信アレイから放射された信号が、受信アレイに到達する前に複数の散乱体に衝突して反射するシナリオのシミュレーションを実行できます。重要なのは、このモデルにはターゲットと見なされる移動散乱体が受信信号に及ぼす影響が組み込まれているため、センシングへの応用に最適です。このチャネルでは、距離に依存する時間遅延、増幅率、ドップラーシフト、位相変化や、ガス、降雨、霧、雲による大気損失を含む、さまざまな伝搬効果が考慮されています。これらの減衰モデルは 1 GHz から 1,000 GHz までの周波数に対応しているため、幅広いスペクトルにわたり信号劣化を精確に表現することができます。

関連情報

散乱 MIMO チャネル

散乱 MIMO チャネルを構成するための MATLAB 関数。

ハードウェアによる制約

シミュレーションに基づく概念研究からハードウェア プロトタイプの構築に移る際には、ハードウェアに関連する課題と制約を考慮することが極めて重要です。ISAC システムで求められる高速データ転送を実現するには、設計の一部を FPGA で実装することが必要になる可能性が高く、その実装にあたっては、いくつかの課題が伴います。

1 つ目は、FPGA での信号処理アルゴリズムの開発が、一般的にソフトウェアで同等の設計を行うよりも複雑になるという点です。フィルター処理、信号の内挿や間引き、数学的変換などのタスクに対応できる FPGA 対応の IP ブロックを使用できれば、すべてを基本要素から構築する場合と比べて、プロセスが大幅に簡略化されます。

2 つ目は、ISAC で求められる高速データ転送を実現するには、この IP ブロックがクロックサイクルごとに複数のサンプルを処理しなければならない可能性がある点です。DSP HDL Toolbox™ には、複数のサンプルをクロックサイクルごとに処理できる、標準化された信号処理 IP ブロックが用意されているため、非常に速いサンプリング速度でデータを処理できるようになります。

適切なハードウェア プラットフォームを選択できるかどうかは、いくつかの要因に左右されます。位置特定とトラッキングでは、どの程度のレンジ分解能が求められているかを慎重に考慮しなければなりません。たとえば、1 メートルを大きく下回るレンジ分解能を実現するには、数百 MHz 程度のサンプルレートが必要となり、これはハードウェア プラットフォームに対して極めて高い要件が課されていることになります。このような厳しい仕様を満たすプラットフォームの 1 つが、MATLAB がネイティブでサポートしている AMD RFSoC プラットフォームです。つまり、このプラットフォームでは、FPGA 対応の IP ブロックを使用した Simulink® モデルを展開して実行することができるのです。

MATLAB には、以下のようなハードウェア障害モデリングのワークフローも用意されています。

セクション

まとめ

MATLAB は、ISAC の進歩において極めて重要な役割を果たします。ユーザーは MATLAB でシナリオのシミュレーションを実行し、アルゴリズムを設計し、データを解析することができるため、レーダーと通信を統合したシステムの開発を迅速に行うことができます。MATLAB というプラットフォームのおかげで、研究者は、設計の検証や接続の最適化を効率的に行うことができます。これは自律型車両やスマートシティなどの用途に不可欠です。ISAC が将来のネットワークに欠かせない要素となる中、MATLAB の機能によって、研究者が迅速にイノベーションを生み出し、高度に相互接続された世界の要求に対応できるようにすることで、6G の可能性を最大限に引き出すことができます。