ウェビナー：「都市部におけるスモールセルでの大規模MIMOビームフォーミングのシミュレーション」...
5Gおよび6Gにおいて、ミリ波は新たな高帯域幅周波数帯の可能性をもたらし、将来の無線通信アプリケーションで構想されている多くの新しいコンセプトを支えています。 モバイルデバイスの増加や波長の短さによる伝搬損失や高速フェージングは、こうした新しいコンセプトの多くにとって課題となっています。ミリ波MIMOビームフォーミング技術は、これらの問題の一部を解決するのに役立ちますが、デバイスが移動したり、信号が現場を移動する人々や車両と相互作用したりする中で、動的なチャネルに適応できなければなりません。性能を評価するために、レイトレーシングシミュレーションを用いることで、活気ある都市環境で予想される高速フェージングやドップラースペクトルを予測し、動的なチャネルがMIMOビームフォーミングに与える影響を推定することができます。
データ通信速度の大幅な向上や、接続ユーザー数の絶え間ない増加という需要に対応するため、無線サービスプロバイダーはミリ波帯で利用可能な広大な周波数帯域の利用を開始しています。しかし、ミリ波の伝搬には特有の課題があります。その主なものは、7 GHz未満の周波数帯と比較して、自由空間経路損失が増加することや、回折ビームの減衰が大きくなることです。 この増大した伝搬損失を軽減するため、リンクの片側または両端に高利得アンテナが採用されている。基地局側では、多素子フェーズドアレイを用いて極めて高い利得を実現し、ユーザーとの間でマッシブMIMO（mMIMO）リンクを形成している。こうした高利得アンテナの使用は、モバイル環境において適応型ビームステアリングの採用を必要とする。これには、それ自体に特有の課題が伴う。
変化の激しいチャネルへの適応
チャネルは絶えず変化しているため、チャネル状態情報（CSI）の測定（ビーム選択やチャネルサウンディングなど）から、適応されたビームを用いたデータ伝送に至るまでの遅延により、静的な状況で達成可能なスループットに比べてスループットが低下します。ミリ波ではシャドウフェージングが特に急激であるため、このスループットの低下は、移動度の高いシナリオや、障害物によってリンクが動的に遮断される可能性のある状況において、特に深刻になる可能性があります。 これらの理由から、移動環境におけるリンク性能を正確に予測するには、時間依存性のあるチャネルに関する知識と、関連する遅延の理解が必要となる。
適応ビームフォーミングに伴う課題に加え、ミリ波チャネルは波長が短いため、7 GHz未満のチャネルに比べてフェージングが速く発生します。そのため、コヒーレンス時間が短くなり、それに応じてドップラー帯域幅も広くなります。5G New Radio（NR）で使用される直交周波数分割多重（OFDM）波形の場合、ドップラー帯域幅の拡大によりサブキャリア間の干渉が生じ、スループットがさらに低下することになります。
事例研究
移動性による影響を説明するために、密集した都市環境において、他の移動車両が存在する中で、走行中の車両に高度モバイルブロードバンド（eMBB）サービスを提供するというユースケースを考えてみましょう。Remcom社のWirelessInSite®伝搬ツール¹を用いて、時間的に変化するチャネルについて現実的な予測を行い、密に配置された一連の時間ステップにわたってレイトレーシングシミュレーションを実行します。 シミュレーションの結果、車両搭載型受信機（Rx）は、車両が経路に沿って移動するにつれてフェージングを検知することが示され、サービスを受信している車両や周囲の他の車両の運動に起因するドップラースペクトルの例が示されている。 次に、CSIの測定から適応ビームフォーミングへの利用までの遅延に起因する、信号対干渉・雑音比（SINR）の劣化について検討する。移動性を無視した場合と比較して、5G NR規格で提案されている遅延パラメータ2-4の下では、この遅延のみによってSINRが5～8 dB低下することが示されている。
ここで検討する具体的なeMBBシナリオは、移動中の車両に対する4つのデータストリームを用いたハイブリッドビームフォーミングである。このシナリオは、最近の5GNRフィールドトライアル⁵に端を発するもので、そこでは、時速30 kmで移動する車両が、28 GHzで動作するハイブリッドビームフォーミングmMIMO基地局と通信し、4つのデータストリームおよび732 MHzの集約帯域幅を用いて11 Gbpsのデータレートが実証された。 速度を100 km/hに上げた場合、スループットは8 Gbpsに低下した。このフィールドトライアルは干渉のない環境下で実施されたが、本シミュレーションでは、同様の車両-ネットワーク間（V2N）インターフェースを展開しつつ、密集した都市環境において、さらに他の移動車両が存在する状況下でシミュレーションを行っている（図1参照）。
図1：マンハッタンの中心部を走行するセダンに向けて4つのデータストリームを送信する、ミリ波ハイブリッドビームフォーマー。
eMBBサービスを受信するセダンには、合計8つの受信機（Rx）が搭載されています。右上の挿入図に示すように、4か所の各位置に2つの交差偏波受信機が配置されています。さらに、このセダンには4つのベースバンドRFチェーンが搭載されており、信号強度が最も高い4つの受信機からの4つのデータストリームを復号することができます。 5GノードB（gNB）無線基地局は、図1の上部中央に位置しており、視覚化のために寸法を誇張して左上の挿入図に詳細が示されている。gNBは、4つのデジタルベースバンドRFチェーンで構成される28 GHzハイブリッドビームフォーマーである。各チェーンは、アナログビームフォーマーを備えた96素子のフェーズドアレイを駆動する。 各96素子パネルは、垂直方向に4素子、水平方向に24素子にわたり、λ/2の間隔で配置された長方形のアレイである。素子自体は、6 dBiの利得を持つパッチアンテナである。2つのパネルは同一位置に配置されているが、素子の偏波は垂直方向に対して±45度の直交偏波となっている。2組目の2つのパネルも同様に同一位置に配置されているが、最初の2パネルセットの真上に垂直方向に配置されている。 4枚のパネルからなるアセンブリは、路面レベルのユーザーへのカバレッジを拡大するために、10度下向きに傾けられている。各パネルにはアナログビームフォーマーが搭載されており、水平方向の120度の範囲に均等な間隔で32の角度にわたってビームステアリングが可能である。これら32の指向性ビームは、ユーザー機器（UE）、すなわちサービスを受信しているセダンから要求されるプリコーディング行列に構成される。 単一のパネルによって生成されるそのようなビームの1つが、図1の左上の挿入図に示されている。4パネルアレイによる総RF出力は27 dBmである。
4つのデジタルベースバンドRFチェーンを備えたgNBは、4つのデータストリームをUEに同時に送信することができます。 gNBは、プリコーディング行列から選択された各パネルからの1つのビームを用いて、デジタルビームフォーミングを行うことでこれを実現する。これら4つのアナログ形成ビームを用いて、デジタルビームフォーマは正規化ゼロフォース法（RZF）6を採用し、4つのデータストリームそれぞれをUE上の個別の受信機（Rx）へ送信するための最適な複素重み係数を決定すると同時に、特定のデータストリームに関連しない他の3つのアクティブな受信機への干渉を最小限に抑える。
UEは、パーク・アベニューを14.75 m/sの一定速度で走行している。そのルート上で、UEは隣接する車線を7 m/sで走行するバスを追い抜き、対向車線から接近してくる乗用車（14 m/s）およびバス（13 m/s）に接近している。図1は、初期時刻 t = 0 s におけるこの状況を表しており、各走行車両の前方に伸びる黄色い点は、このルートにおける等間隔のウェイポイントを示している。
決定論的チャネルモデル
遅延がビームフォーミングに及ぼす影響を検討する前に、まず前述のシナリオにおけるフェージングチャネルの一般的な特性について検討する。 Remcom社のWireless InSiteを用いて、mMIMO gNBとUEの受信機（Rx）間の384×8個の素子ペアそれぞれについてレイトレーシングを行い、伝搬チャネルを評価する。レイトレーシングは、t = 0から5.5秒までの時間間隔において、2.5ミリ秒間隔で密に設定された一連の時間ステップごとに実行される。
現在、伝搬シミュレーションツール「Wireless InSite」で開発が進められている新しいモビリティ機能により、シーン内の他の車両とともにUE（ユーザー端末）の動きをシミュレーションできるようになり、各時間ステップにおいて、伝搬チャネルに影響を与える可能性のあるあらゆる幾何学的要因が正確に考慮されるようになりました。送受信（Tx-Rx）素子ペアを結ぶ光路の軌跡には、最大6回の反射、1回の回折、および樹木による減衰が含まれる可能性があります。さらに、地形、アスファルト、および近隣の建物による拡散散乱も考慮されています。 時間ステップ間のレイパスパラメータ（経路長、経路損失、位相シフトなど）の線形補間により、任意の時点におけるレイパスの特性を信頼性高く再構築することが可能になります。これにより、任意の時点における各レイパスのパラメータを用いて複素経路利得を計算し、すべての複素経路利得をコヒーレントに合計することで、各Tx-Rx素子ペアの複素チャネル利得を算出することができます。
フェーディングとシャドウイング
これらの結果を用いて、各送信・受信エレメントのペアについて、時間の関数としてチャネルフェージングを予測する。図2は、384個のmMIMOエレメントそれぞれについて、UE上の4つの代表的な受信機に対する、ルート全体にわたるチャネルゲインの大きさを示している：
フロントウィンドシールド（図2aを参照）。ほとんどの場合、この受信機（Rx）には、どのmMIMOエレメントからも強い伝搬経路は存在しないが、通常、多数の方向から到達する多くの拡散散乱の寄与の合計によって決定されるチャネルゲインを持つ。その結果、ほとんどの時間帯において、チャネルゲインが急速に変動する非常に速いフェージングが観測される。 しかし、t ≈ 0.5～1.0 s の期間においては、ある偏波の mMIMO エレメントに対するチャネルゲインが比較的大きくなる。これは、この期間に UE が追い抜こうとしている低速のバスからの強い反射が存在し、それによってかなりの電力が受信機（Rx）に到達するためである。
リアウィンドシールド（図2bを参照）。この受信機（Rx）の場合、最初の約3.5秒間のフェージング特性はフロントウィンドシールドの受信機とは著しく異なり、ゲインが大幅に増加し、フェージングの影響がより遅い時間スケールで変動している。これは、この期間中、この受信機に直進光（LOS）と1本以上の鏡面反射光が照射されているためである。 3.5秒を過ぎると、これらの光線は1台または両方のバスによって遮られる。
運転席側および助手席側の受信機（図2cおよびdを参照）。これらの受信機は、後部窓の受信機と同様の挙動を示す。これは、経路の初期部分において、これらにもLOS（直線視界）が存在し、受信機に到達する強いマルチパス成分があるためである。助手席側の受信機は、t ≈ 2.5 sの時点で急激に信号が遮断される。この時点では、UEがバスの助手席側を追い越している。
図2：走行中のセダンのフロントガラス、リアガラス、運転席側、助手席側における受信フェージングの5.5秒間の推移。
すべてのRxについて。すべてのRxにおいて、UEがgNBから遠ざかるにつれて、自由空間の伝搬損失により、短時間から長時間にわたって信号強度の緩やかな減衰が観察される。
ドップラー効果による周波数シフト
もう1つ注目すべき量は、ドップラー効果によって生じる周波数シフトの分布である。こうしたシフトは、OFDM波形において（サブ）キャリア間干渉（ICI）を引き起こし、その結果、通信リンクの品質を低下させるからである。キャリアに対するドップラー周波数シフトのパワースペクトル密度（PSD）は、所定の区間における時間依存の複素チャネルゲインのPSDによって与えられる。
図3aには、シミュレーション時間 t = 4.3 s において 20 ms の期間にわたって PSD を算出した、典型的なドップラースペクトルが示されている。このスペクトルは、UE の運転席側にある単一の受信機（Rx）について、すべての mMIMO エレメントの平均値である。図3bは、代表的なmMIMOエレメントの受信信号に寄与する、出力電力が最も高い25のレイパス（500個のうち）を示しており、これに基づいていくつかの注目すべき特徴が説明されている。
図3：運転席側の受信機におけるドップラーシフト（a）と、対向するバスによる回折の影響（b）。
ドップラースペクトルにおける主ピークは、主にLOS光路に起因しており、やや弱い反射光路からの寄与は小さい。UEは速度 |v̄| = 14.75 m/s でgNBからほぼ直線的に遠ざかっているため、LOS寄与に対する予想される周波数シフトは、最大シフト Δfₘₐₓ = |v̄| / λ = 1.38 kHz に近い。 観測された周波数シフトの大きさは 1.35 kHz であるが、これは UE の速度が gNB から真に離れる方向ではないこと、および反射光線もやや小さいシフトとして寄与しているため、シフト量が減少している。 UEは遠ざかっているため、キャリア周波数よりも低い周波数のLOS信号を受信することになり、シフトが負の値となるのは予想通りである。この支配的なピークは、-Δfₘₐₓから+Δfₘₐₓまで広がる広いペデスタルの上に位置しており、これはUEの速度 v̄ に対するすべての方向から到達する、PSDへの拡散散乱の寄与に起因するものである。
最後に、周波数シフトが+3.45 kHzである孤立したピークは、まず対向するバスに向かって進み、バスで回折した後、最終的に運転席側の受信機（Rx）に戻ってくる光線によって生じます。このシフトの大きさは妥当な範囲内です。 バスが速度v→busで gNB に接近し、UE とバスが相対速度v→bus –v→ で互いに接近している 場合、 予想されるドップラーシフトは (2 |V_bus| + |V|) / λ = 3.8 kHz となります。これらの物体が互いにまっすぐ向かい合っていないことを考慮すると、3.45 kHz というシフトの減少は予想されるものです。
注目すべきは、この代表的なドップラースペクトルが、高密度で均一な散乱環境を仮定し、LOS（直線視界）や鏡面反射光路に起因する強力かつ孤立した寄与を無視する、Clarke⁷およびJakes⁸によるよく用いられる統計モデルとは著しく異なる点である。対照的に、ここでシミュレーションを行った決定論的チャネルのドップラースペクトルには、LOSおよび鏡面反射光路からの寄与が含まれており、これらがドップラースペクトルの主要な特徴を形成している。これは、決定論的レイトレーシングシミュレーションの有用性を浮き彫りにしている。 さらに、本記事の範囲外ではあるが、これらのシミュレーションによって得られる時間依存の光線経路パラメータを用いて、時間依存のチャネルインパルス応答（CIR）を構築することができ、そこからICIに起因する通信リンクの明示的な劣化を決定することができる（例：Wangら⁹、ただし統計的CIRではなく決定論的CIRを使用）。
遅延に起因するビームフォーミング性能の低下
ここでは、プリコーディングテーブルからそれぞれ選択された4つのアナログ形成ビームを用いたデジタルRZFビームフォーミングにより、UE上のアクティブな受信機（Rx）に対する4つのダウンリンクデータストリームで達成されるSINRについて考察する。チャネル測定とビームフォーミングの間に生じる遅延は、性能を低下させる。
UE上の8つの受信機のうち、アクティブな4つの受信機と、UEが要求したプリコーディング行列インデックス（PMI）は、5G NRの一部であり、20 msごとに1回発生すると予想される同期信号ブロック（SSB）のバーストに続いて選択される。4,10 SSBバースト中、gNBは、2つの直交偏波パネルそれぞれについて、32個のアナログ形成ビームを順次使用して64個のSSBを送信することにより、セクターをスキャンする（図4aを参照）。SSBバースト中、UEは64個のSSBのうちの1つから、8つのRxのうち信号強度が最も高い4つのRxを特定する。
UEにはデジタルRFチェーンが4つしか備わっていないため、4つのアクティブなRxを特定するには、2つの連続したSSBバーストが必要となる。したがって、40 msの周期で、UEはアクティブなRxセットを選択し、最も高い信号強度を示した4つの固有のPMIをgNBに報告する。これらは、ハイブリッドビームフォーミングのアナログ段階において4つのビームを生成するために使用される。 次に、デジタルビームフォーミング段に必要なCSIは、UEがアップリンクで提供するソーニング参照信号（SRS）から取得される（チャネルの相互性が仮定される）。3GPP仕様2によれば、SRSは1スロットに1回という頻度で提供可能であり、60 kHzのサブキャリア間隔の場合、これは250 μsの周期に相当する。
ビームフォーミングにおけるチャネル推定のアナログ段階とデジタル段階の両方に起因する遅延は、性能を低下させる。 例えば、PMIセット＋Rxセットの選択の場合、UEやシーン内の他の車両の移動により、1つ以上のアナログ形成ビームから、1つ以上のアクティブなRxが突然シャドウイングされることがある。それにもかかわらず、gNBは、この期間中にSINRが大幅に低下しているにもかかわらず、最大40 ms後にもう1つのセットが選択されるまで、ビームフォーミングにこの性能が低下したPMI＋Rxセットを使い続ける。
SRSに基づくチャネル推定の場合、SRS測定の合間にチャネルが絶えず変化するため、測定されたCSIと実際のCSIとの間に誤差が生じます。その一例を図4bに示します。上段のパネルは、約100 MHzの帯域幅（サブキャリア間隔60 kHzと仮定）にわたる実際のチャネルゲインの大きさを、時間の関数として示したものです。 このCSIは、gNBによって1スロットごとにサンプリングされ、保存される（中央のパネル）。ここで、1スロット＝14シンボル＝250 μsである。1スロットの期間中、保存されたCSIと実際のCSIとの誤差は、ゼロから継続的に大きくなっていく。図4は、t = 2.5 sから始まる40 msの期間における、ドライバー側の受信機から代表的なmMIMO要素へのCSIを示している。
上記で検討した各ケースに起因するSINRの低下については、シミュレーションから具体的な例を容易に見出すことができる。例えば、図5は、乗客側の受信機がバスによって急速に遮蔽される瞬間（t1= 2.483 s）を含む期間における、データストリーム#4のSINR（図5bの赤い曲線）を示している。 この時点以前、t0= 2.463 sの時点では、ストリーム#4のPMI/Rxセットには乗客側のRxが含まれるように選択されていた。しかし、t1の時点でこのRxが遮蔽されると、SINRは、瞬時チャネル測定値に基づいてアナログビームおよびデジタルビームが形成された場合に達成可能だった値（青色の曲線）と比較して、著しく低下する。
図5：運転シナリオ（a）と、アナログビームフォーミング段階での遅延によるSINRの低下（b）。
この場合、遅延を無視すると、t1で選択されたPMI/Rxセットは、直接の視線（LOS）があるストリーム#3および#4について、ドライバー側のRxを使用するように切り替わります。 現実的なケースでは、遅延を考慮すると、gNBは、t2= 2.503 sでのSSBバースト後にPMI/Rxセットが更新されるまで、助手席側のRxへのビーム形成を試み続けます（例えば、図5aは、t1とt2の間の時間帯に、たとえシャドウイングされていても、gNBが助手席側のRxへのビーム形成を試みている様子を示しています）。 実際、t2の時点でも、更新されたアクティブなRxセットには依然として片方の乗客側Rxが含まれている。これは、そのRxについて記録された信号強度が、t1で遮蔽される直前のSSBバースト中に測定されたものであるためである。したがって、t3= 2.543 sにPMI/Rxセットが再度更新されて初めて、両方の乗客側RxがアクティブなRxセットから除外されることになる。
図6は、SRSに基づくチャネル推定における遅延に起因するSINRの低下を示す代表的な時間系列を示している。赤い曲線は、運転席側の受信機（Rx）に関連するストリーム#3のSINRを示している。このSINRは、各SRS測定直後の大きな値から、次のSRS測定直前の低い値へと周期的に変動している。 SINRのこの周期的な低下は、図4bに示されているように、実際のCSIとgNBによって周期的に取得されるCSIとの差に起因するものである。比較のために、図6の青い曲線は、gNBがビームフォーミングに常に実際のCSIを使用した場合（すなわち、遅延を無視した場合）に得られるSINRを示している。
図6：デジタルビームフォーミング段階における遅延によるSINRの低下。
総合結果
ここで検討しているeMBBシナリオにおいて、遅延がビームフォーミングに及ぼす全体的な影響を評価するため、5G NR規格に基づく遅延を含んだ前述のシナリオのSINRと、遅延の影響を無視した同一シナリオ（すなわち、各タイムステップでPMI/Rxセットの選択を行い、ビームフォーミングにはその時点のCSIを使用する）のSINRを比較する。 両シナリオのSINRは、t = 22.5 ms から 3.5 s までの間、25 μs 刻みで計算される。3.5 s の最終時刻を過ぎると、UEは強いシャドウイングの影響を受ける。
4つのデータストリームすべてにわたる結果のヒストグラムを図7aに示す。対応する累積分布関数（CDF）を図7bに示しており、ここではSRS測定を2スロットごとに1回行うシナリオに関するCDFの結果も追加で含まれている。 SINRの中央値は、遅延を無視した場合、およびすべての遅延の影響を含みつつSRSの周期をそれぞれ1スロットおよび2スロットとした場合において、それぞれ20.5 dB、15.4 dB、12.4 dBである。 したがって、PMI/Rxセットの選択とCSI測定の両方を含むレイテンシの複合的な影響により、SRS周期が1スロットの場合はSINRの中央値が5.1 dB低下し、2スロットの場合は8.1 dB低下する。
結論
ミリ波が提供する広帯域幅を活用するには、適応型ビームステアリング手法の採用が必要となるが、モバイル環境では遅延の影響によりその性能が低下する。現実的なシナリオにおける性能への影響を評価するため、動的な都市環境におけるeMBBのユースケースを想定し、レイトレーシングシミュレーションを用いて、分析のための時間依存的な決定論的チャネルモデルを構築した。
ここで評価した遅延のみによる影響は甚大であり、現実的なパラメータではSINRが5～8 dB低下する結果となる。ICIを引き起こすドップラーシフトなど、移動性が通信リンクに及ぼすその他の影響の定量的な影響は、ここでは考慮されておらず、これらがさらに性能を低下させることになる。 しかし、こうした影響はすべて、レイトレーシングシミュレーションから構築された時間依存のCIRを入力として用いることで、決定論的に計算することが可能です。レイトレーシングシミュレーションは、サービス品質を低下させるあらゆる影響を組み込んだ、移動体環境におけるリンク性能の正確な評価の基盤となります。
参考文献
-
「Wireless InSite 3D ワイヤレス予測ソフトウェア」、Remcom Inc.、2021年、www.remcom.com/wireless-insite-em-propagation-software。
-
「物理チャネルおよび変調」、リリース15、3GPP TS 38.211、V.15.4.0、2019年1月。
- 「多重化チャネル符号化」、リリース15、3GPP TS 38.212、V.15.4.0、2019年1月。
- 「制御のための物理層手順」、リリース15、3GPP TS 38.213、V.15.4.0、2019年1月。
- 「5Gコネクテッドカー向け『車載ガラス取り付け型アンテナ』を用いた5G通信の実証に成功」、AGC株式会社およびNTTドコモ株式会社、2018年7月、www.agc.com/en/news/detail/1197413_2814.html。
- C. B. Peel、B. M. Hochwald、および A. L. Swindlehurst、「容量限界に近いマルチアンテナ・マルチユーザー通信のためのベクトル摂動法 ― 第1部：チャネル反転と正則化」、『IEEE Transactions on Communications』、第53巻、第1号、2005年1月、pp. 195–202。
- R. H. クラーク、「移動無線受信の統計的理論」、『The Bell System Technical Journal』、第47巻、第6号、1968年7月・8月、957–1000頁。
- W. C. ジェイクス著『マイクロ波移動通信』、ワイリー社、ニューヨーク、1974年。
- T. Wang、J. G. Proakis、E. Masry、J. R. Zeidler「ドップラー拡散によるOFDMシステムの性能低下」『IEEE Transactions on Wireless Communications』第5巻第6号、2006年6月、pp. 1422–1432。
- 「無線リソース制御プロトコル仕様」、リリース15、3GPP TS 38.331、V.15.4.0、2019年1月。
