次世代高速無線アクセスシステムへの下りリンクマルチユーザMIMO技術の適用

次世代高速無線アクセスシステムへの下りリンクマルチユーザ

MIMO

技術の適用

鷹取

泰司

†a)

_{西森健太郎}

††b)

Application of Downlink Multiuser MIMO Transmission Technology to Next

Generation Very High Throughput Wireless Access Systems

Yasushi TAKATORI

†a)

and Kentaro NISHIMORI

††b)

あらまし 高い周波数利用効率を実現する技術として MU-MIMO（Multiuser-Multiple-Input-Multiple-Output）伝送技術が注目され，現在策定中の次世代無線 LAN システムの規格 IEEE802.11ac でもシステムス ループットを向上させる技術として採用される可能性が高まっている．本論文ではMU-MIMO 伝送技術の実シ ステムへの応用に着目し，信号処理量が比較的少ない線形信号処理によるMU-MIMO 技術に焦点を絞り，屋内 実環境での環境変動特性，MU-MIMO 技術の適用領域，下りリンク MU-MIMO 技術を概説する．更に，試作 した送受16 アンテナから構成される MU-MIMO 伝送評価用ハードウェアでのデータ伝送実験の結果によって， 周波数利用効率50 bit/s/Hz が実環境において達成可能であることを示す． キーワード マルチユーザMIMO，空間多重，高速無線 LAN，IEEE802.11ac，空間信号処理

1.

ま え が き

無線通信システムの研究開発では「限られた周波数 帯域での伝送速度の向上」が重要な課題となる[1]．特 に既に様々な多数の無線システムに周波数帯域を割り 当てているマイクロ波帯以下の周波数帯では，周波 数利用効率の高い無線アクセスシステムの実現が重 要な課題となっている[2], [3]．この課題を解決する方 法として空間分割多重伝送（SDM：Spatial Division Multiplexing）が提案されている[4]∼[6]．SDMでは 複数の異なる信号系列を複数の送信アンテナから送信 し空間軸上で多重化を行う．受信局では複数の受信ア ンテナで受信された信号から空間軸上に多重化された 複数の信号を信号処理によって分離する．したがって SDMは送信局，受信局の両方に複数のアンテナを用 †_{日本電信電話株式会社 NTT未来ねっと研究所，横須賀市}

NTT Network Innovation Laboratories, NTT Corporation, 1–1 Hikarinooka, Yokosuka-shi, 239–0847 Japan

††_{新潟大学工学部，新潟市}

Faculty of Engineering, Niigata University 8050, Ikarashi, Nishi-ku, Niigata-shi, 950–2181 Japan

a) E-mail: [email protected] b) E-mail: [email protected]

いるMIMO（Multiple Input Multiple Output）伝 送となる．例えば，送受信局両方のアンテナ数を同数 としてアンテナ数を増大させた場合には，周波数利用 効率はアンテナ数にほぼ比例して増大することが知ら れている[6]∼[8]． また，端末局におけるアンテナ設置スペースの問題 などにより送信局あるいは受信局のいずれか一方のア ンテナ数を増大させることができない場合でも，複数 の無線局のアンテナをまとめて一つの仮想アレーアン テナとみなすMU-MIMO（Multiuser-MIMO）伝送 を適用することで，高い周波数利用効率を達成するこ とができる[9], [10]．なお，本論文では複数の無線局に よって仮想的なMIMOチャネルを形成して信号伝送を 行う方法をMU-MIMO伝送と定義する．したがって すべての端末局のアンテナ数が1の場合でも，複数端 末局に対して空間多重伝送を行う場合は，MU-MIMO 伝送の範疇となる．MU-MIMO伝送の研究開発は空

間信号処理（SSP：Spatial Signal Processing）技術，

無線アクセス方式技術，MU-MIMO伝搬解析，複数

アンテナ小型構成技術の4分野で支えられている．以

下ではMU-MIMO伝送のベースとなっているSSP技

セスシステムへの応用について述べる． 複数のアンテナを用いた通信用SSP技術は，アダ プティブアレーアンテナ技術をベースとして1990年 代から急速な発展を遂げている．このようなSSP技 術が急速な発展を遂げた要因の一つがディジタル信号 処理の高性能化である．1990年代以降はADC（ Ana-logue to Digital Converter）のサンプリング速度や信 号処理部（DSP：Digital Signal Processor）のクロッ ク速度が飛躍的に向上し，ディジタル信号処理で指向

性形成を行うディジタルビームフォーミング（DBF：

Digital Beam Forming）が適用可能となった．このた

めDBFを用いた精度の高いリアルタイム指向性制御

のハードウェア化が多数の機関から発表されるように なった[14]∼[16]．DBFの特徴の一つが複数指向性の

同時形成である．受信時はADCでサンプリングした

信号に対して，送信時はDAC（Digital to Analogue Converter）に入力する信号に対して，形成する指向性 ごとに異なる重み付けを行うことで，アナログ部の追 加変更をすることなく任意の数の指向性を同時に形成 することができる．この特徴を活かした空間多重アク セス（SDMA：Spatial Division Multiple Access）技 術も1990年代から盛んに検討されている[17]∼[20]． 2000年前後からSSP技術はアンテナ・伝搬，信号 処理，無線通信システム，情報理論分野などの様々な 研究分野からのアプローチが融合していくことにより， 幅の広い領域の技術となった．その結果アダプティブ アレーアンテナを通信システムに応用したスマートア ンテナ技術[21]，伝送速度の高速化を実現するSDM 技術[5]，伝送品質の向上及び安定化を実現する時空間

符号化（STC：Space Time Coding）技術[22]など多 数の新しい応用技術が開発されてきた．本論文で着目 しているMU-MIMO伝送技術も，このような複数の アンテナを用いたSSP技術の新しい通信応用の一つ ととらえることができる． MIMO伝送やMU-MIMO伝送の発展を促したのは 情報理論の側面からのアプローチとの融合である．送 受に複数のアンテナを用いた伝送システムをMIMO システムとして扱うことで，SSP技術に情報理論で 行われてきた解析手法を適用することが可能となり， チャネル容量もSSP技術の効果を示す指標として頻 繁に使用されるようになった．MU-MIMO伝送につ

いても，i.i.d.チャネル（independent and identically distributed channel）に対しては上りリンク，下りリ ンクともに実現可能な伝送速度の上限値であるチャネ ル容量及びチャネル容量領域が理論解析により求めら れている[23]．また送信局及び受信局でのチャネル推 定の不完全性の影響など，チャネル容量を理論解析し た検討が多数報告されている[24]． 一方，MU-MIMO伝送技術は，第3.9世代セルラシ ステム（3G-LTE：3rd Generation-Long Term Evolu-tion）や第4世代セルラシステム（IMT-Advanced： In-ternational Mobile Telecommunications-Advanced） においてサポートされるなど，実システムへの応用に 向けても準備が整い始めている．更にIEEE802.11n の後継規格であり6 GHz以下の周波数帯を対象とした IEEE802.11ac（現在策定中）では，システムスルー プットの向上を実現する主要技術として下りリンク MU-MIMO技術が用いられる可能性が高まってきて いる． 下りリンクのMU-MIMO伝送のチャネル容量は，

ダーティペーパー符号（DPC：Dirty Paper Coding） のブロック長を無限長とした場合に達成されることも 証明されている[25]．ここでDPCは受信局が受信時 に受ける干渉信号が送信局において既知である場合に， 干渉のない場合と同じ送信電力で同じ伝送容量を実現 する非線形の送信符号化方法である[25]．ただし実シ ステムに適用可能なチャネル容量を達成する符号化方 法は，現在筆者が知る限り見つかっていない． このように非線形信号処理による送信方法の研究開 発が進められている一方で，従来からの線形のSSP 技術を用いた送受信機による下りリンクMU-MIMO 伝送の研究開発も継続して行われている．これは線形 SSPを用いた送受信機で構成するMU-MIMO伝送は 信号処理量部の規模が抑えられ，周波数利用効率では 若干の劣化が認められるものの，消費電力，処理遅延， コストなどの面では良好な特性が得られるためであ る．図 1に送受信機に線形のSSPを用いた下りリン クMU-MIMOのシステム構成を示す．アクセスポイ ント（Access Point：AP）では複数の端末（Wireless terminal：WT）向けの信号が入力され，各信号は空 間多重数に合わせてシリアル–パラレル（S/P）変換 される．その後，変調された信号各々に対して異なる 指向性が形成され（Multiple Beamformer），下り伝 送が行われる．受信局では空間多重された信号の分離 処理を行い（SDM decoder），それぞれの信号に対し て復調処理が行われる．その後，パラレル–シリアル （P/S）変換によって連続した各受信局への信号が復 号される．この処理をサブキャリヤごとに行えば，無

図 1 下りリンク MU-MIMO システム Fig. 1 Downlink MU-MIMO system.

線LANなどで用いられているOFDM方式にも容易 に対応することが可能となる[26]． 下りリンクのMU-MIMO伝送ではWT同士で通 信することができないため，各WTが受信する信号 は他のWTへ送信する信号との干渉によって特性劣 化が生じないようにする必要がある．このため，AP 側では伝搬環境のチャネル情報を取得し，環境にあわ せて送信指向性制御や非線形プリコーディングを適応 制御する必要がある．このとき重要なパラメータとな るのが伝搬環境推定の際に生じる推定誤差である．無 線LANのような送受信で同じ周波数を用いるTDD

（Time Division Duplex）方式では，伝搬環境推定の 時刻と推定結果を反映させて信号送信を行う時刻の間 で生じる伝搬環境変動の影響が特に問題となる． 本論文ではまず，伝搬環境推定誤差の主要因である 伝搬環境の時変動に着目する．MIMOチャネルにお ける時変動モデルは既にIEEE802.11n標準化を行っ ていたタスクグループ（TGn）の中でも検討がされて いる．ただし，IEEE802.11nで必要仕様となっている SU-MIMO伝送は送信指向性制御を行わず受信での信 号処理のみによって空間多重信号を分離する方式であ るため，伝搬環境の時間変動に強く，伝搬モデルには 比較的大きな環境変動パラメータが推奨値として設定 されている．ところがMU-MIMO伝送では，上述し たように送信での伝搬環境に応じた信号処理が必須と なるため，TGnで用いられてきたチャネルモデルを そのまま適用することはできない．そこで本論文では 実際にオフィス環境で測定した結果を示し，下りリン クMU-MIMOが十分に適用可能であることを示す． 本論文では更に試作した送受信16アンテナをサポー トする広帯域MU-MIMO伝送の試作装置を用い，適 応変調符号化を含めた屋内MU-MIMO伝送実験の結 果を従来のSU-MIMO伝送との比較で示す．試作装 置はリアルタイム送信処理とオフライン受信信号処理 から構成される．測定結果からMU-MIMO伝送が実 環境においても，システムスループット及び各端末局 でのスループットの両方の面で大きな効果が得られる ことを示す． 本論文の構成を以下に述べる．2.では下りリンク でのMU-MIMO伝送において問題となる時間変動 による環境変動について測定結果を示し，屋内での SU-MIMOを用いた無線アクセス向けに検討されて いる伝搬モデルからの修正が必要であることを説明す る．3.ではMU-MIMO伝送の適用領域についてチャ ネル推定誤差に対する伝送特性により示し，実環境で は下りリンクMU-MIMO伝送が有効な手段となるこ とを明らかにする．更に4.では，試作装置を用いた MU-MIMO伝送の測定結果を示す．5.では今後の展 望を述べ，最後に6.で本論文をまとめる．

2.

屋内伝搬環境における時変動特性

下りリンクMU-MIMOによる高い周波数利用効率 が必要となる高速データ伝送は，高画質映像メディア の視聴などWTが静止状態となるユースケースが想定 される[27]．ただしWTが静止状態においても，周辺 の人の移動などにより伝搬環境の変動が生じる．1.で も述べたように下りリンクMU-MIMO伝送では比較 的小さな伝搬環境の変動でも伝送特性に影響を与える 可能性がある．このため，IEEE802.11acの標準化策 定のタスクグループTGacでは環境変動のモデル化に ついて議論が行われている．本章では現在議論が行わ れているTGnモデルからの修正点について概説する． TGnのチャネルモデルではドップラー周波数は以 下の式で表されるベル型のスペクトルとして与えられ ている[28]． S(f) = 1 1 + 0.9  f fd  (1) ここでfdはドップラー周波数であり，以下の式で定 義される． fd= v 0 λ (2) ここでλは中心周波数における波長，v0 は移動速度 を表す．ただし，実際には端末そのものは移動しない 環境を想定しているので，v0は伝搬環境の変動による

図 2 測 定 環 境 Fig. 2 Measured environment.

速度と考えることができる．TGnではこのモデルで はf = fdにおいて，S(f)が0.1となる．TGnでは v0の推奨値をv0= 0.33 m/sとしている． 図2に測定したオフィスのレイアウトを示す．部屋 の大きさは図2 に示す寸法が40× 26 mであり，測 定中は20人が通常の勤務をしていた．図3に日中の オフィス内で測定したドップラー周波数の一例を示す． 測定周波数は4.85 GHz，送受信装置の距離は約4 m であった．受信局は高さ0.85 mに設置した．送信局 の高さは，見通し測定時は2.7 m，見通し外測定時は 高さ0.85 mとした．TGnのチャネルモデルで示され ているように，スペクトルの形状はベル型となってい る．TGnモデルでは，0 Hz成分は見通しの直接波成 分とみなし，0 Hz付近を除いた領域のデータからドッ プラー速度を求めている[28]． ところが実際には0 Hz成分は見通し成分のみではな く，什器などの移動しない反射物で反射した到来波も 含まれることになり，Kファクタよりも大きな値とな る．図3からも分かるように見通し外の測定であって も0 Hz付近に大きな電力が観測されている．0 Hz成 分を考慮しベル型の関数で近似すると，図3の場合に はドップラー周波数は0.05 Hz（v0 = 0.003 m/s）と なる．この値は中心周波数を4.85 GHzとした場合の IEEE802.11nのチャネルモデル推奨値である5.4 Hz （v0= 0.33 m/s）の1/100程度の値であり，屋内環境 は極めて静的な環境となっていることが分かる[29]． 他の結果でも，ドップラー周波数は0.3 Hz程度にとど まっており，現在はより静的なモデルに変更する方向 で検討が進んでいる[29], [30]． 以上の結果より，屋内環境では，ドップラー周波数 がかなり低くなることから，MU-MIMO伝送にとっ 図 3 屋内環境でのドップラー周波数特性

Fig. 3 Measured Doppler spectrum in indoor environment. て有効に動作することが期待できる．次章では，実際 に想定され得る伝搬チャネル変動を考慮した場合の MU-MIMOに対するSU-MIMOの有効性を定式化す るとともに，計算機シミュレーションでその特性を明 らかにする．

3.

下りリンク

MU-MIMO

伝送における

チャネル推定誤差の影響

本章ではチャネル推定誤差に対するMU-MIMO伝 送の特性をSU-MIMO伝送との比較で示す．ここで は基本特性を明らかにすることを目的とし，SNRが十 分高く空間ストリーム数はWT（Wireless Terminal） のアンテナ数と等しいとする．また各空間ストリーム には同一の変調符号化方式を適用するものとし，各空 間ストリームのWTでの受信レベルが等しくなるよう に送信電力を割り当てる．なお，このような条件下で は他ユーザへの干渉を完全に抑圧する二つのアルゴリ ズム，BD（Block Diagonalization）法とZF（Zero

Forcing）法は同一の特性を示す．以下ではZF法を例 として，MU-MIMO伝送でのチャネル推定誤差の影 響について説明を行う． 3. 1 システムモデル 図4に無線LANシステムに適用可能な下りリンク MU-MIMO伝送のアクセス手順の一例を示す．APか らはまず伝搬環境推定のための既知信号送信要求メッ セージ（Request signal）を送信する．この信号を受 信したWTは決められたタイミングで伝搬環境推定 用の信号（SS：Sounding Signal）をAPに送信する． APではSSを用いて伝搬環境推定を行い，送信指向 性及び変調符号化方式を決定する．その後決定した指 向性を用いて下り信号伝送を行う．この手順からも分 かるように，伝搬環境推定から指向性形成までの時間 が長くなるとオーバヘッドが増大し，システムスルー プットが低下する．したがって無線LANにおける下 りリンクMU-MIMO伝送では簡易で処理遅延の小さ い送信指向性制御法が有効となる．各WTでのアン テナ数はすべて等しいとすると，送信アンテナ数Mt， 各WTにおける受信アンテナ数MrのWT-kにおけ るSU-MIMO伝送は以下の式で表すことができる． rk=HkWt,ksk+nk (3) ここでrkはMr× 1のWT-kにおける受信信号ベク トル，HkはMr×Mtの行列で表されるAPとWT-k の間のチャネル行列，Wt,kはMt×MrのWT-kに送 信する信号に対する送信重み付け行列，skはMr× 1 のWT-kへの送信信号ベクトル，nk はMr × 1の WT-kにおける雑音ベクトルである． 図 4 下りリンク MU-MIMO 制御手順 Fig. 4 Access protocol for downlink MU-MIMO.

MU-MIMOシステムでは受信局数Muの下りリン

クMU-MIMO伝送は以下の式で表される．

r(MU)

=H(MU)W_t(MU)s(MU)+n(MU) (4)

ここでr(MU)，H(MU)，W_t(MU)，s(MU)，n(MU)は以 下で定義される． r(MU) =  rT 1rT2 · · · rTMu T (5) H(MU) =  HT 1HT2 · · · HTMu T (6) W(MU) t = [Wt,1Wt,2· · · Wt,Mu] (7) s(MU) =  sT 1sT2 · · · sTMu T (8) n(MU) =  nT 1nT2 · · · nTMu T (9) 実環境では2.で示したようにチャネル推定は伝搬 環境の時間変動などによって誤差が生じる．WT-kの チャネル行列は，WTでのチャネル推定結果との相関 成分と非相関成分の和で与えることができる． Hk=ρkHk+  1− ρ2 kΔHk (10) したがってHkはチャネル推定結果，ρkは推定した チャネルと下りSU-MIMO伝送時のチャネルの相関， ΔHkは推定誤差となる． 送信電力をPtとすると，SU-MIMO伝送での WT-kに対するZFアルゴリズムの送信重みは以下の式で 与えられる． Wt,k=Pt HH k  HkH H k −1 trHkH H k ₋₁ (11) ここで上添字H は複素共役転置行列を表す．T r(A) は行列Aのトレースを求める演算子である． SU-MIMO伝送では一般に空間多重数はWTのア ンテナ数以下となる．したがってWTのアンテナの 自由度以内での制御となるため，WTのアレーアンテ ナで受信された信号を合成することで，環境変動が大 きくなった場合でも干渉を除去することができる．こ のため，MU-MIMO伝送との比較を行うような十分 小さい環境変動では，希望信号のレベル低下も小さく， 環境変動に対してロバストな特性を示す． MU-MIMO伝送ではSU-MIMOと同様にチャネル 推定誤差ΔH(MU)_{を以下の式によって考慮すること} ができる．

H(MU) =ρH(MU)+1− ρ2_ΔH(MU) (12) ここで，H(MU)は推定したチャネル行列である．また， 推定したチャネルと下りMU-MIMO伝送時のチャネ ルの相関は全WTで等しいものとした．相関がWT ごとに異なる場合は，行列の係数部分を対応した相関 値を対角要素とする対角行列とすればよい．H(MU)は 以下の式で与えられる． H(MU) =  HT 1H T 2 · · · H T Mu T (13) ZFアルゴリズムを適用する場合，送信重みは推定し たチャネル行列の擬似逆行列により以下のように求め ることができる． W(MU) t =Pt H(MU)H H(MU) H(MU)H−1 trH(MU) H(MU)H−1 (14) このとき，端末局WT-kの受信信号における干渉成分 rI,kは以下のように表される． rI,k= Mu k=1,k=k HkW(MU)_t,k sk =1− ρ2 Mu k=1,k=k ΔHkW (MU) t,k sk (15) 上式からも明らかなように，WT-kに生じる干渉は WT-kの伝搬環境変動のみに起因し，ほかのWTに おける環境変動は影響しない．なおここではZF法に ついて説明したが，ほかの完全な干渉除去制御を送信 局で行うBD法やMMSE制御を送信ビームフォーミ ングに適用する場合も，干渉抑圧特性の劣化はほかの WTにおける環境変動は影響しない． MU-MIMO伝送では式(15)で示した干渉の影響 に加え，式(14)からも分かるように空間多重数が増 大することによって式(14)の分母の値が大きくなり ストリーム当りの送信電力が低下する．また干渉抑 圧に自由度が取られダイバーシチ利得も低下するた め，受信SINR特性はSU-MIMO伝送よりも低下す る．一方SU-MIMO伝送では複数のWTと通信する ためにTDMAなどほかの多重化方式を併用する．こ のためMU-MIMO伝送と同等のシステムスループッ トを達成するためにはMU-MIMO伝送よりもシンボ ル当りの情報量が多い変調符号化方式を選択する必要 がある．SU-MIMO伝送の所要SINRはMU-MIMO

伝送よりも高く設定する必要がある．SU-MIMOと MU-MIMOの優劣は以下の比較により決定される． • 伝搬環境推定誤差によってMU-MIMO伝送に おいて生じる干渉電力の大きさ • SU-MIMO伝送で適用する変調符号化方式の要 求SINRの増大 以下では簡単のため，各WTのアンテナ数を1とし た．WTのアンテナ数を1とし，かつシングルユーザ

を想定する場合，MIMOではなくMISO（Multiple Input Single Output）チャネルとなる．以下， MU-MIMOとSU-MISO伝送の選択基準を示す．なおWT

が複数アンテナの場合でも，送信局でZFを行い，各

アンテナごとにSISO復号を行う最も簡易な下りリン

クMU-MIMO伝送については全く同様に扱うことが できる．

このときMU-MIMOでの要求SINRをQMU−MIMO

とするとMU-MIMOでは以下の不等式を満たす必要 がある． 1≤ w (MU)H t,k h H khkw(MU)_t,k QMU−MIMO(PI,k+σk2) (16) ここでhkはWT-kのアンテナ数が1の場合のMt×1 のチャネル応答ベクトル，σk2はWT-kにおける雑音 電力を表す．PI,kは干渉電力を表す． 一方，MU-MIMOのMu倍の伝送速度となる変調 符号化方式を用いた場合の要求SNRをQSU−MIMO とするとSU-MISO伝送では以下の不等式を満たす必 要がある． 1≤w (SU)H t,k h H khkw(SU)_t,k QSU−MIMOσk2 (17) したがって式(16)と(17)の右辺の比をとると MU-MIMOとSU-MIMOの伝送特性比較の指標は以下で 与えられる． Φ =QMU−MIMO QSU−MIMO w(SU)H t,k h H khkw (SU) t,k w(MU)H t,k hHkhkw(MU)t,k  1+PI,k σk2  =QMU−MIMO QSU−MIMO P(SU) S,k P(MU) S,k  1 + INR(MU)  (18) MU-MIMOは式(18)で与えられる指標が1よりも小 さい値となる場合にはMU-MIMOが良好な伝送特性 を示す． 3. 2 SU-MIMO と MU-MIMO の 伝 送 特 性 比較 図2におけるオフィス環境での伝搬チャネルの変動

図 5 チャネル推定誤差に対する出力 SINR 特性 Fig. 5 Output SINR for channel estimation error.

は，100 ms程度の間では−20 dBから−30 dB程度 となることが報告されている[31]．以下ではチャネル 推定誤差はチャネルの時変動によって生じるものとし， その推定誤差は−20 dB∼−30 dB程度として評価を 行った．チャネル推定誤差が存在する場合の出力SINR 特性及び誤り率特性のシミュレーション結果を示す． 送信アンテナ数は8，受信アンテナ数は2，受信局の数 は2とし，SISO受信時のSNRを20 dBとした．受 信局の復号処理には，MMSEアルゴリズムによる復 号と各アンテナで独立に復号を行うID（Independent Decoding）を用いた．また，送信電力はストリームご とで一定となるように規格化した．SU-MIMO伝送で は，チャネル行列の特異値分解を行った後，各ビーム での受信レベルの期待値が等しくなるようにした．伝 搬チャネルはi.i.d.レイリーフェージングチャネルと し，推定誤差は伝搬チャネルと無相関に与えた．試行 回数は10,000回として評価を行った． 図5にチャネル変動環境における出力SINRの累

積確率（Cumulative Distribution Function：CDF）

を示す．推定誤差のない場合の特性は点線（Ideal）で 示している．推定誤差が−20 dBの場合と−30 dBの 場合で，50%値以下の累積確率で累積確率分布の差は 約6 dBとなっている．また劣化量はいずれの受信方 式を用いた場合も，累積確率値には依存していない． 推定誤差が−30 dBの場合には，IDを用いた場合で も劣化は1 dB以下となっている． 図6にチャネル推定誤差に対する誤り率特性を示す． SU-MIMO伝送では各ユーザに割り当てられる伝送時 間は約半分となるため，MU-MIMO伝送で16QAM 図 6 チャネル推定誤差に対する BER 特性 Fig. 6 Average BER for channel estimation error.

を用いた場合と，SU-MIMO伝送で256QAMを用 いた場合のシステムスループットはほぼ等しくなる． 推定誤差が−15 dB以下であればMU-MIMO伝送は SU-MIMO伝送よりも良好な伝送特性が得られてい る．また推定誤差が−25 dB以下の場合には，64QAM を用いてシステムスループットを1.5倍としても同等 以上の伝送品質が得られている．ID処理を行った場 合と，全受信アンテナを用いてMMSE復号を行った 場合の特性差は1 dB以下となっている．このことか ら各アンテナで独立に復号を行う簡易な信号処理でも 十分な特性が得られることが分かる．

4.

試 作 装 置 に よ る 下 り リ ン ク

MU-MIMO

伝送特性評価

前章までは，屋内環境における伝搬チャネルの変動 特性とその影響について明らかにした．その結果，屋 内では環境変動は非常に小さく，MU-MIMOにとっ て有効となる環境であることを2.では示した．また， そのような範囲では，MU-MIMOはSU-MIMOより も有効である見込みがあることを3.においては計算 機シミュレーションで示した．本章では，2.で得られ た環境と同程度の静的な環境下において，実際のハー ドウェアによるMU-MIMO下りリンク実伝送により， MU-MIMOの効果を明らかにする． 4. 1 試作装置の概要 本節では，MU-MIMOの効果を評価するために不 可欠となる大規模なMIMOチャネル，すなわち多数 のアレーアンテナによる評価が可能なプラットホーム を紹介する．大規模なMIMOチャネルを扱うことが

できる観点からいえば，伝搬チャネル測定のみに関し ては，最大64× 64MIMO対応のアンテナ切換型チャ ネルサウンダ[32]が製品化されている．ただし，この ような装置では，伝送特性までを評価することができ ない．また，シングルユーザとしては，12× 12MIMO による実伝送の検討が報告されている[33], [34]．この 検討では，受信側にQRM-MLD法が適用されている が，送信側での制御が行われていない． MU-MIMOの下りリンクでは，端末側は協調できな いため，基地局側で端末に他端末からの干渉を与えな いように制御することで，端末側の負担を軽減するこ とが重要である．よって，先に述べた送信側での指向 性制御の実環境での動作検証が不可欠である，しかし， 従来の検討では，8素子以上の大規模なMU-MIMO 評価に関し，伝搬チャネル測定と実際のビット伝送の 両方が実現でき，かつ，上記で述べた技術をトータ ルで評価できる装置は見当たらないのが現状である． そこで，筆者らはMU-MIMOの効果を十分に発揮で きる16× 16 MU-MIMO伝送特性評価装置を開発し た[37], [38]． 図 7 に本実験装置の概略図を示す．表 1 に本装 置の主な諸元を示す．送受信周波数は4.85 GHzであ る．本装置では，最大100 MHz帯域で最大16× 16 のMU-MIMO-OFDM伝送の評価が行える．送信部 では，パソコン（PC）で送信信号を作成し，これを D–A変換機のメモリに送ることで，16 ch分の任意の IQ信号を発生することができる．D–A変換された信 号は周波数変換部を介して送信される．受信部では， LNA，周波数変換部，A–D変換機を介して受信信号 がメモリに格納され，最後にPCに受信データが転送 される構成となっている．また，本装置は，送信機と 受信機をそれぞれ単体で動作させることが可能であり， 素子数×ユーザ数≤ 16を満たす任意の素子数，ユー ザ数の評価が可能である．表2に，本装置で今回用い た信号の諸元を示す．送信指向性制御法として，本装 置では，線形演算による送信指向性制御の一つである Block Diagonalization（BD）法[35], [36]を採用して いる．そのほか，詳細な通信のための制御フローにつ いては，文献[37]を参照されたい． 今 回 用 い た 信 号 と そ の フ レ ー ム フォー マット は IEEE802.11nの規格をベースとしており，MIMOや MU-MIMOの場合の伝達関数行列を推定できるよう に拡張されている．まず，ショートプリアンブルを用 いて，自己相関演算処理によりデータの先頭を検出す 図 7 16× 16MU-MIMO-OFDM 伝送特性評価装置の構成 Fig. 7 Diagram of 16×16MU-MIMO-OFDM testbed.

表 1 送受信部の主な諸元 Table 1 RF parameters. 中心周波数 4.85 GHz 送信アンテナ数 16 受信アンテナ数 16 信号帯域 100 MHz (Max) A–D変換のビット数 12 bit D–A変換のビット数 12 bit 送信電力 0 dBm (wo/HPA) 40 dBm (w/HPA) 受信感度 −20∼−70 dBm る．次に，ロングプリアンブルを用いて伝達関数推定 を行う．ここでは，IEEE802.11nのロングプリアンブ ルの2OFDMシンボルを，各送信アンテナから送る伝 達関数行列取得のための信号として用いた．なお，フ レーム効率を上げるために，各送信アンテナ間で直交 となる符号をロングプリアンブルに乗算し送信してい る．この操作により，各アンテナより同時にロングプ リアンブルを送信することができる．次に，ロングプ リアンブル信号の後にP個のOFDMシンボルをデー タ区間として送信する．ここで，各データには位相回 転補正のためのパイロット信号を挿入しており，挿入 する位置は表 2に示す4個のサブキャリヤ番号とし

表 2 実験に用いた信号パラメータ Table 2 Signal parameters in measurement.

帯域幅 20 MHz サンプリングレート（A–D） 40 MHz サンプリングレート（D–A） 80 MHz FFTポイント数 64 通信用サブキャリヤ数 48 パイロットサブキャリヤ数 4 ガードインタバル（GI）長 16 OFDMシンボル長 80 ショートプリアンブル長 2OFDMシンボル ロングプリアンブル長 2OFDMシンボル パイロットサブキャリヤ番号 6, 20, 34, 48 変調方式 QPSK, 16QAM, 64QAM 256QAM,1024QAM 符号化率 1/2, 2/3, 3/4, 5/6, 7/8 図 8 測定環境（下りリンク MU-MIMO 伝送評価） Fig. 8 Measurement environment for downlink

MU-MIMO transmission. た．なお，今回の検討における変調方式は表2に示す 変調方式を用い，符号化率Rは表に示す値とした． 4. 2 屋内実環境における特性評価結果 屋内実環境におけるMU-MIMO下りリンクの周波 数利用効率を実ビット伝送により評価した．図8に測 定環境を示す．実験は，17.6 × 12.1 × 3 [m]のスペー スの部屋で行った．図8の環境は，図示はしていない が，2.で示した環境と同程度のドップラー周波数であ ることを確認している．送受信アンテナには，それぞ れ無指向性アンテナとしてスリーブアンテナを用い， アンテナ配置は直線とした．送受信アンテナの素子間 隔はそれぞれ1.0，0.5λとした．送受信アンテナの高 さはそれぞれ1.7 m，0.7 mとした．送信電力は，最 大でトータルの総送信電力が6 dBmとなるようにし た．送信アンテナは図8のTxの位置に配置した．受 信アンテナは，図8の9箇所（以下，Rx-A∼Iと呼 ぶ）にそれぞれ配置した．また，受信アンテナの方向 依存性に対する特性を明らかにするために，受信アン テナの回転角度を−45，0，45度とした場合の特性も 比較した．SU-MIMOの場合の送信指向性制御には固 図 9 MU-MIMO伝送による信号点配置の例（Mt= 16， Mr= 4，Mu= 4）

Fig. 9 Example of signal constellations (Mt= 16, Mr= 4,Mu= 4). 有モード伝送を適用した[6]． まず，本装置による実際の伝送例を調べるため， MU-MIMO伝送で得られる信号点配置の一例を図9に示 す．この場合は，Mu= 4とし，送受信局のアンテナ 数Mt，Mrをそれぞれ16，4とした．図9には，紙 面の関係上，ポイントRx-Bでユーザ1のみの特性 を示した．また，ユーザの平均SNRが31 dBの環境 となっている．この場合は，理論上，ユーザ当り4ス トリームの伝送を行うことが可能であるが，適応変 調[37]により3ストリームの伝送となっている．ここ で，適応変調は各ストリームの平均SNRとそれに対 応する変調方式をあらかじめテーブル化して変調方式 を割り当てることで実現している[37]．図から明らか なように，正しく信号が復号できていることが確認で きる．この場合は，符号化率R = 5/6でエラーフリー 伝送が実現できることを確認した．これは，ユーザ当 り12 bit/s/Hz（20 MHzの帯域で240 Mbit/s）の伝 送を補償することに相当する． 図10には，送信局のアンテナ数Mtを16と固定 し，受信局のアンテナ数Mrを4とした場合に，平 均SNRとユーザ数を変化させた際の周波数利用効率 を示している．すべての結果に対し，適応変調[37]を 用いている．また，総当たりで変調方式を選択した場 合の特性（図：Ideal selection）も併せて示している． 図から，Ideal Selectionと適応変調による周波数利用 効率がほぼ一致していることが分かる．したがって， 適応変調は，与えられた環境の中で，最大の周波数利 用効率を達成できるように行われていることが確認で きる． 図10から明らかなように，ユーザ数の増加に伴い 周波数利用効率の改善が得られている．例えば，平均 SNRを31，36 dBとしたとき，16× 4 × 4ユーザの 伝送により，43.5，50 bit/s/Hzという非常に高い周 波数利用効率が得られることが分かる．これは，今

図 10 SNRとユーザ数に対する周波数利用効率（Mt= 16，Mr= 4）

Fig. 10 Frequency utilization versus SNR (Mt= 16, Mr= 4).

図 11 受信素子数と MU-MIMO/SU-MIMO の周波数利 用効率の関係

Fig. 11 Frequency utilization comparison between MU-MIMO and SU-MIMO versus receiving antennas. 回の伝送で評価した20 MHz帯域では，870 Mbit/s， 1 Gbit/sに相当する．2∼4ユーザのMU-MIMO伝送 の場合は，同一の受信素子のSU-MIMO伝送の場合 よりも，1.6∼2.4倍の周波数利用効率の改善がそれぞ れ得られることも確認できる． 最後に，受信素子数とMU-MIMO/SU-MIMOの 周波数利用効率の関係を図11に示した．MU-MIMO では，送信素子数Mtが16と8の場合をそれぞれ評 価し，Mt =Mr× Muとなるようにユーザ数と受信 素子数を決定した．平均SNRは31 dBであった．こ の検討でも適応変調を考慮している[37]．図11から， SU-MIMOにおいて，Mt> Mrとする場合，送信ダ イバーシチ効果によりMt=Mrの場合に比べ，周波 数利用効率は改善するものの，その効果はあまり大き くないことが分かる．一方，MU-MIMO伝送では，た とえMr = 2であったとしても，Mtが16と8の場 合にそれぞれ40 bit/s/Hz，20 bit/s/Hzという非常に 高い周波数利用効率を得ることができる．したがって， この結果から，受信局のアンテナ数が少ない場合，す なわち簡易な端末局を考える場合，MU-MIMOの効 果が特に大きくなることが確認できる．

5.

今後の展望

5. 1 IEEE802.11acにおけるMU-MIMO技術 ここでは，下りリンクMU-MIMO技術を核とし た初めての高速無線アクセスシステムとなる可能 性 の 高 い EEE802.11acの 標 準 化 動 向 を 説 明 す る ． IEEE802.11acはMAC-SAPでのシステムスループッ ト1 Gbit/s以上を6 GHz以下の周波数帯によって実 現するための規格であり，2008年の9月にタスクグ ループが発足し，現在2012年の標準化完了を目指し て標準化策定作業が行われている．ここでシステムス ループットは，一台のAPが複数のSTAと通信する場 合各STAのスループットの合計として定義される．1 対1通信ではMAC-SAPのスループット500 Mbit/s を目標値としている．現在伝送速度の高速化を実現す る方法として，下りリンクMU-MIMO技術の適用， 80 MHz以上の伝送帯域幅の拡大（IEEE802.11nで はオプションで40 MHz帯域までをサポート）及び MIMOの多重数の拡大が有力となっている． 高速化の方法として検討されている伝送帯域幅の 拡大は，周波数チャネルの不足を招き，複数のAPが カバーするセルがオーバラップする可能性が高くな る．IEEE802.11acが家庭やオフィスなどで良好に動 作するためには，オーバラップしたセルでも良好に動 作することが望まれる[39]．オーバラップセルの問題

は，IEEE802.11の中ではOverlapping Basic Service Sets（OBSS）と呼ばれている．OBSSの状況でも無

線システムが安定に動作するための一つの方法は，各 APでの周波数利用効率を高め，オーバラップされた APも含めた全体のシステムスループットを向上させ ることである．したがって，MU-MIMO伝送のよう な極めて高い周波数利用効率を達成する技術が有効と なる[40]． 5. 2 MU-MIMO技術の今後の展望 本論文では，主に線形のSSP技術を用いた MU-MIMO伝送技術について述べた．より高い周波数利 用効率を達成するためには，受信局及び送信局での非 線形演算処理が有効な手段となる．特に受信局への最 ゆう推定系のアルゴリズムの適用はLSI開発が行われ るなど現実味を増している[42]．今後は最ゆう推定技 術の実システム適用に向けた検討が重要となる．更に 送信局での指向性制御にはユーザ間干渉を意図的に残 留させ，干渉信号も利用した非線形送信技術を適用す る手法も研究開発が進むものと思われる． 本論文では，屋内環境への適用をフォーカスした が，更なるMU-MIMO技術適用の範囲拡大として屋 外環境への適用を考えると，伝搬チャネルの変動は無 視できないものとなる．このため，伝搬チャネル変動 の補償法も提案されている[43]．しかし，伝搬チャネ ルの変動は非常に複雑であり，MU-MIMOの伝送特 性もこの変動の影響を大きく受けるため，どの程度の 高速移動環境まで適用すべきかについては議論の余 地があると考えられる．なお，この対策として，伝搬 チャネルのフィードバックの削減方法が提案されてい る[44], [45]． MU-MIMO伝送を更に発展させた形態としては， 複数無線ノードによる協調伝送があり，現在も盛んに 検討されている．セルラシステムでは，複数セル間で 協調送受信を行うCoMPに関する検討が行われてい る[46]．CoMPでは，物理層の制御だけでなくアクセ ス制御など高位のレイヤまでをトータルに扱うクロス レイヤの視点での研究が必須となる．このような視点 での研究開発によって新たなSSP技術が創出される と考えられる． 本論文では，SSP技術を中心にMU-MIMO技術 を述べたが，アンテナは無線区間の出入り口であり， MIMO/MU-MIMO技術でも非常に重要な位置を占 める．アンテナ技術は，特に複数アンテナを小型端末 に実装しなければならない場合に特に重要であり，通 信容量を低下させずに，MIMOアンテナを小形化に 関する検討が行われている[47]∼[49]．また，アンテ ナの小形化の観点からは，ミリ波などの高い周波数へ の応用に関しても，近距離MIMO伝送などの新たな 分野が近年注目を集めている[50]．この場合は，SSP 技術の簡易化やアナログ制御との組合せ技術が必要で あると考えられ，アンテナ，伝搬，SSP技術のすべて を考慮してシステムを設計する必要があるといえる．

6.

む す び

本論文では実システムへの適用に向け，送受信装置 で指向性制御を行う下りマルチユーザMIMO（ MU-MIMO）技術について，アダプティブアレーアンテ ナをベースとして発展してきたSSP（Spatial Signal Processing）技術を中心に説明した．特にMU-MIMO の適用に向けては伝搬チャネル推定の推定誤差に着 目し，時変動特性の測定結果を示すとともに， MU-MIMO伝送とSU-MIMO伝送の伝送品質特性比較に ついて考察を行った．計算機シミュレーションの結果， 屋内環境で得られたチャネル推定誤差である−20 dB 程度であればMU-MIMO伝送が有効に動作すること が分かった． また，筆者らが試作したMU-MIMO伝送評価装置 を紹介するとともに，屋内実環境での伝送特性評価 を示した．その結果，MU-MIMO伝送を行うことで， 4素子の端末局を用いた場合でも最大で50 bit/s/Hz （実伝送では，20 MHz帯域で1 Gbit/s伝送を実現） という非常に高い周波数利用効率が達成可能であるこ とを示した．更にMU-MIMO技術が核となる可能性 の高いIEEE802.11ac標準について，現在の標準化動 向及びMU-MIMO技術で期待されている効果につい て説明するとともに，SSP技術の今後の発展について の展望を示した． 文 献

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