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NICT、量子アニーリングによる組み合わせ最適化で、屋外多数同時接続の無線通信実験に成功

2024年7月25日(木)日川 佳三(IT Leaders編集部)

国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)は2024年7月25日、量子アニーリングで組み合わせ最適化問題を解くことにより、屋外における多数同時接続の無線通信実験に成功したと発表した。基地局アンテナ1本で少なくとも7台まで端末局との同時接続が行えることをシミュレーションで確認すると共に、4台との同時接続を屋外実験で実証した。

 国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)は、量子アニーリングで組み合わせ最適化問題を解くことにより、屋外における多数同時接続の無線通信実験に成功した。基地局アンテナ1本あたり少なくとも7台まで端末局との同時接続が行えることをシミュレーションで確認すると共に、4台との同時接続を屋外実験で実証した。カナダD-Wave Systemsの量子アニーリングマシンを使って実証した(図1)。

図1:量子アニーリングマシンを利用した上り回線非直交多元接続実験系の構成(写真を含む)と原理検証結果(出典:国立研究開発法人情報通信研究機構)
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 「現在の第5世代移動通信システム(5G)は同一周波数・同一時間において、基地局アンテナ1本あたりの端末局数は1台に限られる。一方、次世代移動通信システムは、同時に複数台と通信可能で、5Gと比較して同時接続数を10倍以上とすることが期待されている」(NICT)

 しかし、NICTの説明によると、基地局では複数端末局から送信された信号を重畳して受信することから、端末局ごとに受信信号を分離する処理(信号分離処理)が必要になる。端末局数が増えるにつれて受信信号の組み合わせの数が指数関数的に増加するため、信号分離処理に要する計算量が増える。

 「組み合わせ最適化問題を高速に解く計算機に量子アニーリングマシンがあるが、汎用的な計算は得意ではない。次世代移動通信システムにおける信号処理では、大規模な組み合わせ最適化問題だけではなく、汎用的な計算も必要になることから、実用的な演算手法(アルゴリズム)の実現が課題だった」(NICT)

 今回の実証実験にあたってNICTは、量子アニーリングマシンと古典コンピュータのハイブリッド構成で、実用的なアルゴリズムを開発した。組み合わせ最適化問題を得意とする量子アニーリングマシンを組み合わせの候補(正解とは限らない)を出力するサンプラーとして使い、マイクロ秒オーダーの時間内で複数の候補を得る。この後、NICTの独自技術により、古典コンピュータで事後処理を実施する仕組みを構築。これにより、限られたサンプル数でも高精度で統計分布に従う解が得られるという。

 実証実験では、次世代移動通信システムにおける多数接続性の拡張(5Gと比較して10倍)に向けて注目されている上り回線の非直交多元接続技術を対象に、信号分離処理に同アルゴリズムを適用した。

 「非直交多元接続技術における信号分離では、変調多値数(M)と同時通信端末数(K)により組み合わせ数はMKとなることから、指数関数的に計算量が増加する課題があった。加えて、基地局のアンテナ本数に対して同時接続する端末局数が多くなるため、単純な計算(線形方程式)では解けないという課題もあった」(NICT)

図2:開発したアルゴリズムを用いた上り回線非直交多元接続シミュレーションの結果(M=4の場合。基地局における受信信号は計算機シミュレーションで生成し、カナダD-waveの量子アニーリングマシンを利用して信号分離を実施(出典:国立研究開発法人情報通信研究機構)
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 そこでまず、計算機シミュレーションによって基地局の受信信号を生成し、開発したアルゴリズムの性能を評価した。具体的には、大規模な組み合わせ最適化問題(QPSK信号〈M=4〉、基地局のアンテナ1本当たりK=7まで、K=7のときの組み合わせ数は1万6千通り以上)に対して、古典コンピュータを用いた従来の信号分離と比較して誤り率特性が同等であることを確認した(図2の左)。

 また、信号分離処理に要する計算時間(量子アニーリングに要する時間の積算値として計算)は、古典コンピュータを用いた従来手法の計算時間と比較して約10分の1に短縮できることを示した(図2の右)。

 次に、開発したアルゴリズムを実装した無線通信実験系を開発し、屋外における電波発射による原理検証を目的とした実験(QPSK信号〈M=4〉、基地局のアンテナ1本あたりK=4)を行い、エラーフリー(誤り率ゼロ)で伝送できることを確認した(実験時の信号対雑音電力比は約26dB)。

 NICTは今後、次世代移動通信システムが求める、5Gと比較して10倍という多数同時接続性能の達成に向けて、演算手法の改良や実証を進めていく。「次世代移動通信システムでは大規模なビームフォーミングにおいても大規模な組み合わせ最適化問題を解く必要があり、今回開発したアルゴリズムの応用が期待される」(NICT)。

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