6Gテストヘルプセンター
トレンドの6Gテストに関する質問
3GPPは、サービス要件、無線側面、チャネルモデリングに対応する異なるワーキンググループ間で調整された一連の技術レポート（TR）を通じて、統合センシングおよび通信（ISAC）を定義しています。以下のTRは、ISAC要件と進行中の標準化作業を総称して定義しています。
コアサービス要件レポート (SA1)
- 3GPP TR 22.837 – Release 19におけるISACの実現可能性調査：これは3GPP SA1によって作成された基礎レポートです。オブジェクト検出、モーション監視、環境センシングなどのISACユースケースを定義し、5G-Advancedおよびプレ6Gシステム向けのサービスレベル要件を提示しています。
- 3GPP TS 22.137 – リリース19における5Gシステムのサービス要件：この技術仕様は、実現可能性の調査結果を規範的なサービス要件に変換することで、TR 22.837を補完します。センシング精度、検出遅延、空間分解能などの主要業績評価指標（KPI）を定義しています。
無線およびチャネルモデリングレポート（RAN1/RAN2）
- 3GPP TR 38.857 – ISAC向けチャネルモデル拡張に関する調査：RAN1の下で開発されたこのレポートは、TR 38.901の確率的チャネルモデルを拡張し、0.5～52.6 GHzの周波数（100 GHzまで拡張可能）におけるISACモード（BSモノスタティック、BS-UEバイスタティック、UE-UEバイスタティックなど）をサポートします。
6G NTNのQoE（Quality of Experience）テストでは、信号エミュレーション、ネットワークエミュレーション、およびチャネルモデリングを組み合わせて、衛星リンクと地上リンクがエンドユーザーのパフォーマンスにどのように影響するかを検証します。キーサイトは、NTNおよび5G NR / 6Gテストソリューションを通じて、これを実現するための統合的なアプローチを提供します。 以下に、キーサイトのツールを使用したテストワークフローの概要を示します。
- 信号生成：アップリンク/ダウンリンク参照信号用に、MXGまたはVSGを使用してNR-NTNまたは6G候補波形を作成します。
- チャネルエミュレーション：PROPSIMまたは標準化前FR3エミュレーションモデルを介して、遅延、ドップラー、軌道ダイナミクス、干渉を適用します。
- ネットワーク統合：UeSIMまたはUXMをRANエミュレータとして使用し、ユーザープレーンおよびコントロールプレーンのフローをシミュレートします。
- QoE測定: 衛星の動きまたはチャネル劣化に関連付けられた、アプリケーションレベルのメトリクス（スループット、レイテンシ、ジッタ、MOS）を記録します。
- AIフィードバック最適化：キーサイト PathWave Analytics を活用し、リンクおよびサービスパラメータの自動チューニングを行い、QoEを最大化します。
非地上系ネットワーク（NTN）と地上系ネットワークの統合は、大きな伝播遅延、衛星の動きによるドップラーシフト、断続的なリンク可用性、NTN-TN間の相互干渉、地上系システムとは大きく異なる大気障害など、特有の課題をもたらします。 シームレスなハンドオーバー、クロスレイヤーリソース割り当て、および多様なプラットフォーム（LEO、GEO、HAPS、UAV）間での相互運用性を確保することは、複雑さを増します。
キーサイトのSystemVue RFデジタルツインモデリングツールは、衛星ペイロード、ゲートウェイ、ユーザー機器を含むエンドツーエンドのNTNシステムを、現実的な伝搬条件下で高忠実度のリンクレベルモデリングとシミュレーションを提供することで、これらの障壁を克服するのに役立ちます。位相ノイズ、RF非線形性、I/Q不均衡などの主要な劣化要因を組み込み、フェーズドアレイアンテナモデリング、3D軌道可視化、DPDによる非線形PA解析をサポートします。これにより、エンジニアはハードウェア展開前に性能を正確に予測し、ビーム管理戦略を検証し、リンクの堅牢性を評価できるため、信頼性の高いNTN-6Gシステム設計を加速し、グローバル接続のスケーラビリティを確保できます。
キーサイトの5G / 6G システム設計ソリューションの詳細をご覧ください。
AIがNTN RANの開発に利用できるいくつかのユースケースを以下に示します。
チャネル予測とモデリング：NTNチャネルは、衛星の移動、ドップラー効果、および長い伝搬遅延により、非常にダイナミックです。 AI/ML（例：ディープラーニング、RNN、トランスフォーマー）は、チャネルダイナミクスを学習し、チャネル状態情報（CSI）を予測することで、リンクの信頼性を向上させ、オーバーヘッドを削減できます。
ビームフォーミングとハンドオーバーの最適化： AIは、LEO衛星またはHAPS向けのアダプティブビームステアリングを最適化し、ユーザーがビーム間を移動する際のサービス中断を最小限に抑えることができます。 MLアルゴリズムは、モビリティパターンを予測し、衛星間または地上セルと非地上セル間のシームレスなハンドオーバーを自動化します。
リソースおよびスペクトル管理： NTN RANは、断片化されたスペクトルと複数のRAT間でのスペクトル共有に対処する必要があります。 AIは、FR1/FR2/FR3 + NTNバンド間でリソースを動的に割り当て、需要の変動下で公平性とQoSを確保するために使用できます。
エネルギーおよび電力効率： 衛星とUAVは電力バジェットが制約されています。 AIは、電力制御、スケジューリング、および負荷分散を最適化して、寿命と効率を最大化できます。
セキュリティと異常検出： NTNリンクは、ジャミング/スプーフィングに対してより脆弱です。 AI駆動の異常検出は、異常な信号パターンやサイバーフィジカル攻撃をリアルタイムで特定できます。
統合センシングおよび通信（ISAC）： AIは、NTNノードが通信とセンシングに同じ波形を使用するのを支援し、接続性を維持しながらユーザー、オブジェクト、または脅威の追跡を可能にします。
AIは、6G送受信機の物理層など、6G無線ネットワークの様々なコンポーネントに統合されると予想されています。これにより、集中型システムに全面的に依存することなく、デバイスが独自に意思決定を行い、リソースを効率的に管理し、動的な状況に適応できるようになります。このため、AI技術を統合した無線コンポーネントのテストは、従来のコンポーネントのテストとは根本的に異なります。
一連の仕様に対して無線デバイスの性能を検証する従来のテスト戦略では十分ではありません。AI対応デバイスは、予測不可能な実世界の状況に適応し、信号強度、干渉レベル、ユーザー密度が変動する動的な環境で機能するように構築されています。その結果、AIアルゴリズムは、信頼性を確保するために、幅広い条件下でパフォーマンスを最適化するよう訓練される必要があります。テストでは、変化する予測不可能な実環境でのパフォーマンスを評価するために、トレーニングセットとは大きく異なるシナリオを含める必要があります。
チャネルモデリングにより、6Gの数学モデルを設計およびテストし、通信システムにおける送信機と受信機の性能を評価できます。6G周波数帯域3（FR3）テストでは、半決定論的および決定論的チャネルモデルを使用した位相および時間コヒーレントなマルチチャネルエミュレーションが必要です。6G FR3チャネルモデリングの主要な性能指標は次のとおりです。
- ビームウェイト推定およびポインティングメトリクス
- ビーム形状とゲイン
- サイドローブレベル
堅牢なチャネルエミュレーションソリューションにより、多様な伝搬環境を作成し、位相ノイズや干渉などのハードウェア劣化をエミュレートできます。
6Gに高周波数スペクトルを使用するには、これらの帯域における無線周波数伝搬の課題を克服する必要があります。さらに、5Gプロトコルスタックは、6Gアプリケーションに必要なより広い帯域幅とより高いキャリア周波数をサポートするために変更が必要となりますが、これらは実世界でテストまたは展開されていません。しかし、実世界のユーザー機器（UE）をエミュレートすることで、初期の6Gネットワークを設計および検証できます。
6Gで高データスループットを達成するための3つの基本的なアプローチがあります。1つ目は、高次変調方式を使用して、各シンボルで送信されるビット数を増やすことです。2つ目のアプローチは、より多くのスペクトル帯域幅を使用し、より高いシンボルレートを使用してデータスループットを向上させます。3つ目のアプローチは、多入力/多出力 (MIMO) などの多アンテナ技術を使用して、複数の独立したデータストリームを送信します。MIMOは無線チャネルの複雑性を利用し、複数の独立したデータストリームを同時に送受信して、より高いデータスループットを生成します。
6G用のサブTHz広帯域信号の特性評価には、高性能な機器とソフトウェアの組み合わせが必要です。超高速任意波形発生器（AWG）、周波数アップコンバーター、ローカル周波数発振器として動作する信号発生器が必要です。このテスト・セットアップは、Hバンド候補波形の生成、測定、特性評価に役立ちます。
一般的な6Gテストベッドは、さまざまな研究ニーズに対応するため、多数の周波数帯域、帯域幅、波形タイプをサポートする必要がある。エンジニアは、広帯域で極端な帯域幅変調を施した中間周波数（IF）信号を生成できる任意波形発生器（AWG）を使用する必要があります。
コンパクトなDバンド（110～170GHz）またはGバンド（140～220GHz）のアップコンバーターは、広帯域IFを目的のサブテラヘルツ周波数帯域に変換することができます。レシーバー・テストでは、信号をIFにダウンコンバートする必要があります。この作業にはダウンコンバーターが必要です。また、信号をデジタイズするには、オシロスコープまたはマルチチャネルKeysight AXIeストリーミング・デジタイザが必要です。
Keysightは、16のパートナーと共同で、6G実験のための汎欧州テストベッドを構築するため、2023年1月に6G-SANDBOXを立ち上げました。このプロジェクトは、デジタル・ノードと物理ノードを組み合わせて、6Gの新技術や研究の進展を検証するための、完全に構成可能、管理可能、制御可能なエンドツーエンドのネットワークを提供します。6G-SANDBOXは、欧州連合（EU）全体の事業体が、ネットワークの自動化、サイバーセキュリティ、デジタル・ツイン、人工知能（AI）、エネルギー消費を合理化する技術など、有望な6Gイネーブラをテストすることを可能にします。このグループは、アジアの研究機関にも拡大しています。
6Gテストの焦点：地上NTNショーケース
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注目のユースケース
実験室で非地上系 エミュレートする方法
非地上ネットワーク (NTN) のテストでは、ユーザー機器 (UE) とネットワークエミュレーション、衛星、軌道モデル、チャネルモデルを含む、考えられるすべてのNTNシナリオの組み合わせをラボで再構築する必要があります。テストシナリオは、物理層、プロトコル層、アプリケーション層にわたります。これには、長距離や高速移動、遅延やドップラー効果の補償、大気/気象効果などの物理的な伝搬条件のエミュレーションが含まれます。gNBとUEが3GPP標準に準拠し、相互運用し、地上ネットワークとのシームレスな共存を達成すること、ならびにレイテンシー、スループット、サービス品質などの主要なパフォーマンス指標をベンチマークすることが不可欠です。
非地上ネットワークのエンドツーエンドテストでは、NTNのすべての必須コンポーネントをエミュレートする必要があります。テストエンジニアは、モデリング、物理チャネルの障害、プロトコルおよびアプリケーションレベルのテストを含む、テストワークフローのすべてのフェーズをカバーするエンドツーエンドソリューションを必要とします。このソリューションは、アプリケーションレベルのパフォーマンス（エネルギー消費、プロトコル、RF、スループット、レイテンシー）を測定し、エンジニアがシナリオを再現し、測定を実行できるようにするための自動化ソフトウェアを統合する必要があります。
6G標準化への準備
第3世代パートナーシッププロジェクト（3GPP）、国際電気通信連合無線通信部門（ITU-R）、およびO-RAN Allianceは、6G無線技術標準の開発において重要な役割を担っています。今後のマイルストーンを理解することで、標準の進化に合わせて6Gテストベッドの関連性を維持してください。
現在、6Gに特化した確立された適合性試験標準は存在しません。しかし、3GPPは以下の開発と6Gのリリース時期を予測しています。
- 2024年～2026年：6Gの技術性能要件の定義。
- 2027年～2028年：Release 21における6G技術仕様の開発。
- 2028～2029年：6Gセルフ評価をITUに提出。
- 2030年：商用利用のための6G展開。
6Gの未来をセンシングする：ワイヤレスチャネルからの洞察
6Gは、ワイヤレスネットワークの役割を、単なる通信媒体としてだけでなく、環境をセンシングするためのツールとして再定義しています。ジェスチャー認識から物体検出、位置認識に至るまで、センシングアプリケーションは、モデリング、シミュレーション、テストの新たな手法を必要としています。このオンラインイベントにご参加いただき、詳細をご確認ください。
6Gテスト：さらに深く掘り下げる
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