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WP476 (v1.0) 2016 年 6 月 13 日 japan.xilinx.com 1

ザイリンクスは、オープンで標準的なインターフェイスをベースに、エッジコンピューティング機能を備え、仮想化技術を適用した、プログラム可能で柔軟な 5G ネットワークの構想を持っています。ザイリンクスのソリューションおよび製品は、 5G 以前のテクノロジと 5G テクノロジの実装、試用、そして商用化に重要な役割を果たしており、ネットワークの柔軟な設計と展開を実現し推し進めています。

ホワイトペーパー : ザイリンクスの MPSoC および FPGA

WP476 (v1.0) 2016 年 6 月 13 日

5G に向けて : 次世代ワイヤレスシステムに対応する

ザイリンクスソリューションと実現技術

著者 : 著者 : Sassan Ahmadi (PhD)

概要

第 5 世代のワイヤレスシステムはモバイル通信システムに一大改革をもたらし、ユビキタスで、きわめて高スループットかつ低レイテンシのユーザー体験を時と場所を選ばず提供します。 5G システムでシステム容量とリアルタイム応答性が大幅に向上したことにより、没入型でリアルな体験をユーザーに提供する新しいサービスが可能になります。ミッションクリティカルなマシン通信や IoT の実現には、大量のデバイス間で信頼性の高いコネクティビティが求められ、このためには 5G システムが不可欠です。ザイリンクスは、 5G の概念実証、技術的な試作、そして 5G ネットワーク向けの大規模な民生ワイヤレス製品の初期実装という開発を促進する先端の All Programmable FPGA プラットフォームおよび SoCを提供することで、重要な役割を担っています。

http://japan.xilinx.com

http://japan.xilinx.com/about/feedback.html?docType=White_Papers&docId=WP476&Title=5G%20%26%2312395%3B%26%2321521%3B%26%2312369%3B%26%2312390%3B%20%3A%20%26%2327425%3B%26%2319990%3B%26%2320195%3B%26%2312527%3B%26%2312452%3B%26%2312516%3B%26%2312524%3B%26%2312473%3B%20%26%2312471%3B%26%2312473%3B%26%2312486%3B%26%2312512%3B%26%2312395%3B%26%2323550%3B%26%2324540%3B%26%2312377%3B%26%2312427%3B%26%2312470%3B%26%2312452%3B%26%2312522%3B%26%2312531%3B%26%2312463%3B%26%2312473%3B%20%26%2312477%3B%26%2312522%3B%26%2312517%3B%26%2312540%3B%26%2312471%3B%26%2312519%3B%26%2312531%3B%26%2312392%3B%26%2323455%3B%26%2329694%3B%26%2325216%3B%26%2334899%3B&releaseVersion=1.0&docPage=1


5G に向けて : 次世代ワイヤレスシステムに対応するザイリンクスソリューションと実現技術

はじめに第 5 世代のモバイルブロードバンドワイヤレスネットワーク (5G) が、既存および新しいアプリケーションの厳しいシステム要件とサービス要件を満たすのは 2020 年以降になると考えられています。 5G では、完全にモバイル化され、広範囲で、安全、かつ確実に接続された、人間と機械で構成されるエコシステムが想定されており、これによって効率的な接続性、工業生産性、自動化、持続可能性、そして医療が向上します。接続されたモバイル社会では、接続密度とトラフィック密度の大幅な増加、ヘテロジニアスネットワークの高密度化、広範にわたる新しいユースケースおよびビジネスモデルが求められます。その結果、5G システム/ネットワーク性能の水準を限界に近づけ、仮想化ネットワークやソフトウェア定義ネットワークを介して、大容量ネットワーク、高ユーザースループット、高スペクトラム利用率、広帯域幅、低レイテンシ、低消費電力、高信頼性、高接続密度、および高移動性を保証する必要があります。

5G は、モバイルネットワークの性能水準を広げつつ、本来備えている柔軟性やコンフィギュレーション性によってネットワークの使用率やサービスを適化し、幅広いユースケース、ビジネスモデル、パートナーシップモデルに対応することが期待されています。5G アーキテクチャに組み込まれるモジュールネットワーク機能は、要件に応じて展開やコンフィギュレーション変更、拡大縮小が可能なため、高度で費用効率に優れた方法でさまざまなユースケースに対応できます。

ザイリンクスは、無線/有線インフラ向けに完全にプログラム可能な半導体コンポーネントの主要メーカーであり、デジタル無線フロントエンド、コネクティビティ、ベースバンドアクセラレーション、フロントホール/バックホールおよびパケット処理機能を提供しています。ザイリンクスのシリコン製品が備えているプログラミング性、性能、柔軟性、スケーラビリティという重要な価値提案により、ザイリンクスデバイスはこれらのアプリケーションに理想的なソリューションになり、短のタイムトゥマーケットを実現します。つまり、ザイリンクスは、 5G 概念実証、技術的な試作、そしてワイヤレスネットワークとワイヤレス製品の大規模な商業展開を促進できる先端の All Programmable デバイスを提供することで、重要な役割を担っています。

5G の展望5G の有効性を理解するには、この大きな潮流のターゲットとなる高スループットモバイルブロードバンド (eMBB : EnhancedMobile Broadband)、超高信頼度低レイテンシ通信 (URLLC : Ultra-Reliable Low-Latency Communication)、および低消費電力の大規模マシンタイプ通信 (mMTC : Massive Machine-Type Communications) という 3 つの使用モデルを詳細に調べるのが善です [参照 1]。高スループット eMBB のユースケースは、 LTE テクノロジの進化と強化に基づくものです。モバイルブロードバンドのユースケースの進化的性質として下位互換性が必ず伴いますが、これは 6GHz 未満の RF スペクトラムに限られます。6GHz以上のモバイルブロードバンドでは、スペクトラム効率、スループット、レイテンシを向上する新しいベースバンドテクノロジおよび無線テクノロジが使用されると考えられます。ミッションクリティカルなマシンタイプ通信および大規模マシンタイプ通信のユースケースは、本質的に画期的なものです。後者のユースケースにけるテクノロジとデザインの選択では、レガシ互換性または下位互換性の負担から解放されます。図 1 を参照してください。





図 1 に示すように、データレートのピーク値と平均値、ならびに伝送遅延は、高スループットモバイルブロードバンド体験の主要な性能指標です。対話型ゲーム、拡張/仮想現実、および没入型の娯楽は、初期における注目すべき消費者向けモバイルブロードバンドサービスであり、ビジネスの新しい機会および経験が得られることが大いに期待できます。5G の伝送速度は、いつどこででもピークデータレートが 10Gb/s 超で、平均データレートが約 100Mb/s になると予想されます。このため、ネットワーク容量は 2020 年までに 1,000 倍以上に増やすことが必要です。通信事業者は、新しいスペクトラムの利用、スペクトラム効率の向上、および超高密度ネットワークの展開を組み合わせることにより、このような容量の劇的な増加に対応できるよう準備しています。

インダストリアル IoT、車関連、スマートグリッド、交通安全、および緊急時対応の各サービスは、低レイテンシのマシンタイプ通信の例です。現在、アプリケーションの一部は現在、高価で維持や規模の拡大縮小が困難な独自の通信テクノロジを使用しています。 5G の目標は、信頼性が高く、耐障害性があり、低レイテンシできわめて安全な通信を導入して、必要とされている標準的なソリューションへの移行を促すことです。タッチインターネットはこのユースケースの興味深い一例で、これによってまた新しいサービスがもたらされるでしょう。

モバイルブロードバンド、低レイテンシのミッションクリティカルなマシンタイプ通信、低消費電力の大規模マシンタイプ通信で 6GHz 以上の RF スペクトラムを使用するには、新しい無線インターフェイステクノロジおよびアクセステクノロジの開発が必要です。ただし、 5G の目的は新しい無線インターフェイスの開発だけではありません。より正確には、 5G が動作するのは、無線アクセステクノロジ、多層ネットワーク、デバイス、ユーザーとの対話などの種類が複数存在する高度なヘテロジニアス環境であると予想されます。こうした環境では、シームレスで一貫したユーザー体験をあらゆる時間と場所で実現するという基本的な 5G のニーズがあります。新しいビジネスモデルと経済的誘因に加え、コスト、エネルギー、および運用効率の抜本的な変化により、5G は実現可能かつ持続可能になると考えられます。さらに今日あるサービス提供全体を向上する性能の定義および公開を通じて、5 G はカスタマーおよびパートナーに向けた価値創造を可能にします。5G のユースケースおよびビジネスモデルを実現するには、モバイルブロードバンドにスペクトラムを追加で割り当て、スペクトラムを柔軟に管理する機能が必要です。

5G ネットワークでは、 1 組の新しい周波数帯を使用して既存のワイヤレス周波数を増幅し、帯域幅を拡大して容量を大幅に向上します。これにより接続および容量が膨大になるため、さらに多くの基地局またはアクセスノードが必要になります。これがスモールセルと、多数のリモートラジオヘッド (RRH) を備える大容量の C-RAN または V-RAN アーキテクチャになります。5G ネットワークのクラウドエッジでコンテンツをキャッシュに格納して処理するで、遅延の影響を受けやすいアプリケーションへのネットワーク伝送におけるボトルネックを克服します。

X-Ref Target - Figure 1

図 1 : 5G のユースケースと要件の分類 (出所 : ITU‐R [参照 2])

WP476_01_050916

Enhanced Mobile Broadband (eMBB)High Data Rates (Peak and Sustained), High Mobility, and Large Bandwidths

Gigabytes in a Second

Smart Home/Building

Massive Machine Type Communication (mMTC)Massive Connectivity (Density), Large Coverage, Low Power

Ultra-Reliable and Low-Latency Communications (URLLC)High Reliability, Low Latency, High Mobility

Voice

Smart CityIMT-2020

3D Video, UHD Screens

Work and Play in the Cloud

Augmented Reality

Industry Automation

Mission Critical Application

Self-driving Car





5G では、 6GHz 未満のスペクトラムの一部は新しいテクノロジで必然的に別の目的に再利用することになります。既存の携帯電話周波数帯は 6GHz 以上のスペクトラムを新しく割り当てることで増幅され、動作帯域幅が広くなります。ピークデータレートをさらに向上させるため、キャリアアグリゲーション技術を使用して、同じ帯域内で位置の異なるスペクトラムの一部分を組み合わせます。コア帯域では大 100MHz または 200MHz の隣接帯域幅が得られ、新しい拡張帯域の全帯域幅は大2GHz になります。

モバイルブロードバンドの確立した使用モデルの進化を推し進めるだけでなく、 5G はさまざまな性能属性を持つ幅広いアプリケーションの先端のユースケースを多数サポートします。その範囲は、遅延耐性のあるアプリケーションから超低レイテンシのアプリケーションまで、列車/飛行機内での高速シナリオから家またはオフィスでの移動/固定シナリオまで、ベストエフォートアプリケーションからヘルスケアアプリケーションや公衆安全アプリケーションなどの超高信頼度アプリケーションまで多岐にわたります。さらに、コンテンツおよび情報は、スマートフォンやウェアラブル端末などのさまざまなデバイスを介して、またヘテロジニアス環境で伝送されます。

先進運転支援システム (ADAS) および自律走行車は車関連分野における新のトレンドです。これらを組み合わせることで、安全性の向上、衝突の危険と道路渋滞の低減、燃費の向上、ドライバーの能率向上など、多くの利点が得られます。高速で低レイテンシの車両間通信と、車両インフラ間通信をサポートする 5G ワイヤレステクノロジは、 ADAS と自律走行車を実現する上で重要な技術です。さらに、自動車産業はより豊富なインフォテインメントオプションを必要としており、これによってさらに多くのトラフィックボトルネックがワイヤレスネットワークに加わります。

過去の世代と同様、無線アクセステクノロジでの改善点、発展的で画期的な変化は、引き続き中心的な関心事項です。ただし、ネットワークのアーキテクチャ、機能、プログラミング性、および API なども、複合的な垂直市場と多様な消費者カテゴリに対応できる統合通信プラットフォームの目標を達成するために、 5G にとって同様に重要です。ネットワーク仮想化は、保証された性能および合意サービス水準により、キャリアがエンドユーザーアプリケーションまたはビジネスごとにネットワークスライスを垂直方向に作成できるようにする中心的要素となります。性能とレイテンシのさまざまな要件に対処するため、ネットワークスライスにはクラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの両方が必要です。各ネットワークスライスは、拡張 LTE テクノロジあるいは新しい無線アクセステクノロジに依存します。

5G に関する進行中の研究および標準化により、次に示すシステム要件を実現するのに役立つ多数のキーテクノロジが明らかになってきました。

• ミリ波スペクトラム : 高い RF スペクトラム ( 大 100GHz) を使用すると、使用できる帯域幅が広くなり ( 大 2GHz)、ピークデータレートの向上とシステム容量の大容量化につながります。

• 新しい波形と多元接続方式 : OFDM ベースの LTE エアインターフェイスは一部のユースケースには適していない場合があるので、数多くの新しいエアインターフェイス候補が模索されています。適応数秘学を用いた OFDM を使用すると、レガシ LTE システムとの下位互換性に影響を及ぼすことなく、さまざまなユースケース、スペクトラム、および帯域幅に基づいて、フレーム構成および無線通信リソース計画が設定可能になります。

• 大規模 MIMO (Massive MIMO) : マルチユーザー MIMO の概念を基地局での数百本のアンテナにまで拡張したこの技術は、ビームフォーミングデータ伝送と干渉管理が可能なため、ユーザースループットとネットワーク容量を大幅に増加させる有望なソリューションです。大幅に増加した超短波での伝送損失は高いアンテナ利得で補正する必要があり、そのために基地局のアンテナ数を増やすことが必要です。さらに、適応ビームフォーミングアルゴリズムが必須であり、これはアクティブアンテナテクノロジを使用して実装できます。

• デバイス間 (D2D) 通信 : D2D 通信は、公衆安全要件をサポートする LTE の既存のユースケースである一方、新しい近接ベースのアプリケーションやアドホックメッシュネットワーク向けの低レイテンシ通信にも対応します。

• ネットワーク仮想化クラウドベースの無線アクセスおよびコアネットワーク : 目的は、専用ハードウェア上の現ネットワーク機能を、コアネットワークの汎用ハードウェア上で仮想化ソフトウェア機能として実行することです。これは次の2 つの方法で無線ネットワークまで拡張されます。ます、基地局を (光ファイバーリンク、高速イーサネットケーブル、およびワイヤレスフロントホールを介して接続されている ) リモート無線ユニットおよびベースバンド処理ユニットに分割します。次に、仮想化環境でベースバンド機能をプールして多数の無線ユニットを処理し、コアネットワーク機能と連携してさまざまなネットワークスライスを形成します。

• 制御プレーンとユーザープレーンの分割あるいはダウンリンクとアップリンクの制御パス /データパスの切り離し : マクロ層のすべてのユーザーデバイスを制御できますが、ユーザーデータは、ヘテロジニアスネットワーク内の 1 つまたはいくつかのスモールセルを介して個別に送信/受信されます。

• 適化された無線通信リソース管理 : 極めて小型のスモールセルの数が潜在的に多く、ユーザーの分布密度が高いことを考慮すると、無線通信のリソース管理を適化する必要があり、無調整のシナリオで展開可能な、より効率的なスケジューリング戦略が必要になります。

図 2 を参照してください。





5G のシステム要件とサービス要件5G システムのシステム要件とサービス要件および主要業績評価指標 (KPI) は、将来のネットワークの性能を規定し、 5G テクノロジ開発のフレームワークを提供します。ユーザー体験は、アプリケーションの種類、ネットワークの性能、およびカバレッジの品質に依存し、 KPI と特定のシステム要件のさまざまな組み合わせに変換されます。図 3 に示すように、 10Gb/s を超えるピークデータレートは 5G ネットワークの基本的な KPI ですが、インターネットにどこからでもアクセスする場合は、 50 ～100Mb/s の小ユーザースループットを保証することが重要になる可能性があります。さらに、 5G エコシステムは、 0 (固定)～ 500km/h (高移動性) のさまざまな移動性シナリオで高いデータレートが維持されることを保証する必要があります。データレートと移動性のほかに、容量の要件にはトラフィック密度と接続密度が含まれている必要があります。タッチインターネット、ミッションクリティカルなアプリケーション、および対話型アプリケーションをサポートするには、ミリ秒レベルの終端間レイテンシと 1ms 未満の無線リンクレイテンシが求められます。


図 2 : 5G 候補テクノロジの KPI への対応付け [参照 3]

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Spectral and Energy Efficiency

Massive MIMO

Candidate TechnologiesKey Performance Indicators(KPIs)

Full-Duplex Radio

Flexible Duplex

New Waveforms

Non-Orthogonal Access

mmWave Bands

Software-Defined Networks

Network Virtualization (NFV)

Ultra-Dense Networks (UDN)

Cloud RAN/Virtual RAN

Machine-Type Communications

Mobile Edge Computing (MEC)

Unlicensed Bands

Sub-GHz BandsNew Spectrum

New Network Architecture





5G のユースケースにおける要件は非常に多様で、多くの場合非常に厳しいものです。この場合、 1 つのソリューションですべての要件を同時に満たすようにすると、技術工数が過剰になり、複雑さが増大し、実装と展開のコストが高くなることがあります。それにもかかわらず、一部のアプリケーションおよびユースケースでは、同じネットワークで同時にサービスを提供することが求められる場合があり、5G ネットワークでは高度の柔軟性およびスケーラビリティが要求されます。これらのユースケースの依存性を反映するため、 5G の要件はユースケースのシナリオに従って規定されます。各分類では、 1 組の要件がその分類での極端なユースケースを表しています。つまり、ある分類の要件を満たすと、その分類のすべてのユースケースの要件を満たすことになります。次のセクションでは、 5G 無線アクセスネットワークの要件と検討中の候補テクノロジのさまざまな側面について説明します。

ネットワークアーキテクチャ

ネットワークアーキテクチャは、新しい 5G サービスを実現してトラフィックの指数関数的な増大に対応する場合だけでなく、複数の無線アクセステクノロジ (RAT) を柔軟な方法でサポートする場合にも重要な役割を果たします。現在のモバイルコアネットワークは、ソフトウェアプラットフォームとハードウェアプラットフォームを密結合した形で実装されます。ネットワークのモニタリング、 IP アドレスの割り当て、 QoS、セキュリティ、充電など、多くの EPC ネットワーク機能は、専用エンティティで実行されます。ネットワーク容量を拡大するには、多くの場合、高価な装置を設置する必要があるため、その費用は高額です。高コストの構造を解決するには、 SDN ベースの仮想化モバイルコアネットワークインフラを使用する必要があります。

C-RAN/V-RAN、 SDN、および NFV の概念をベースとする 5G モバイルネットワークアーキテクチャのほかに、ザイリンクスが注力する分野も図 4 に示します。このフレームワークでは、制御プレーンとユーザープレーンが分離され、制御プレーンはネットワークコントローラーに (論理上) 集約されますが、ユーザープレーンはユーザーの近くに配置されます (モバイルエッジコンピューティング)。ネットワーク機能は専用のハードウェアから切り離され、一般的なコンピューティングプラットフォームでインスタンシエートされた仮想マシン上で実行可能なソフトウェアに実装されます。ネットワーク事業者にはさまざまな場所でネットワークリソースを選択する柔軟性があるため、ネットワークサービスとリソースをオンデマンドで構成できることを意味します。コアネットワーク側では、ネットワーク機能が仮想化されてモジュール化されるので、新しいサービスを容易に開発してテストできます。無線アクセス側では、一部の制御機能を無線コントローラーに論理上集約して同時適化を行ない、ユーザー体験を向上できます。さらに、オープンネットワークインターフェイスを使用すると、ネットワークから API を介してアプリケーションまで簡単に表現できるので、新しいサービスおよびアプリケーションの概念が簡略化されます。


図 3 : IMT‐Advanced から IMT‐2020 への主要性能の拡張 (出所 : ITU‐R [参照 2])

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Peak Data Rate(Gb/s)

User Experienced Data Rate

(Mb/s)

NetworkEnergy Efficiency

Mobility(km/h)

SpectrumEfficiency

20

10 3x

100

Area TrafficCapacity(Mb/s/m2)

Connection Density(devices/km2)

Latency(ms)

100x 500

105

105

1

1

10.1

1x

1x

10x

10

10

400350

IMT-2020 IMT-2020

IMT-Advanced IMT-Advanced

PeakData Rate

User Experienced Data Rate

NetworkEnergy Efficiency

Massive MachineType Communications

Enhanced MobileBroadband

Mobility

SpectrumEfficiency

Area TrafficCapacity

Connection Density Latency

Medium

Low

Ultra-Reliableand Low LatencyCommunications

High Importance





5G ネットワークアーキテクチャには SDN および NFV テクノロジといった魅力的な利点が多数あるにもかかわらず、標準的なハードウェアでセルラーネットワークの性能と信頼性の要件を満たすことができるかどうかは実証されていないため、この概念を実現するのはきわめて困難です。コントローラーおよび伝送ハードウェアのインターフェイスとプロトコルを標準化して、相互運用性を確実にするには、かなりの労力を要します。さらに、 SDN と NFV がもたらす潜在的なセキュリティ上の脅威とソリューションを総合的に検証する必要があります。

ネットワーク機能の仮想化は、ソフトウェア定義ネットワークの概念と共に、コアネットワークとアクセスネットワークのエンティティの実装を大幅に簡略化し、費用効果の高いネットワーク展開、運用、管理を実現します。ソフトウェア定義ネットワークでは、コンピューティング、ストレージ、無線の各リソースが仮想化されて集約化され、サービス要件に沿った、動的でユーザー主導のリソース管理が可能になります。ソフトウェア定義ネットワークは、オープンインターフェイスのネットワーク性能とネットワーク共有を特徴とする Network-as-a-Service (NaaS) を実現するために、キャリアグレードのクラウドプラットフォームをベースに構築されます。これにより、ネットワークの柔軟性とスケーラビリティを実現し、ユーザーにさまざまなサービスと安定した質の体験を提供することが可能になります。アクセスネットワークでは、大容量のマクロ基地局から低消費電力で低コストのフェムトセルまで、または超高密度の都市ネットワークから農村地域までをカバレッジとするさまざまなネットワークアーキテクチャを実現できます。

ザイリンクスの All Programmable テクノロジを使用することで、侵入検出、仮想スイッチング/ルーティング、トラフィックエンジニアリングなど、幅広い SDN/NFV アプリケーションのほかに、オンザフライのサービスプロビジョニングも可能になります。ザイリンクスは、作業負荷適化の高速化、データフローの効率的な管理とルーティング、広範な通信プロトコル、およびプログラム可能なデータプレーンのオンデマンドでの高速化をサポートします。さらに、ソフトウェアでプログラム可能なデータプレーン、 VNF 作業負荷の適化、高性能のコネクティビティと SDN/NFV ネットワークに必要なセキュリティを兼ね備えた柔軟な規格ベースのソリューションを提供します。SDN をサポートするために、ザイリンクスの SDNet™ ソフトウェア定義環境を使用して、ネットワーク独自の性能要件とレイテンシ要件を満たすプログラム可能なデータプレーンソリューションを構築できます。仮想化ネットワーキングおよびソフトウェア定義ネットワーキングをサポートするために、ザイリンクスの SDAccel™ ソフトウェア定義環境を使用して、仮想化ネットワーク機能の性能を高速化できます。


図 4 : 5G のネットワークアーキテクチャとザイリンクスの価値提案

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AccelerationConnectivity

Fronthaul Switch

AccelerationConnectivityNFVI

(Network Function Infrastructure)

Virtualized N/WFunctions (vRAN)

CPRI

RRH

CPRI

Fronthaul/Backhaul

RoE/CPRI

RRH

E2E Control, SoftwareDefined, Management

and Orchestration

Virtualized N/WFunctions (vEPC)

AccelerationConnectivity

NG BasebandNG Radio

Connectivity

NG Radio + L1*Connectivity

NG RadioConnectivity

MEC

Full FunctionalBase Station

Support of VariousFunctional Splits

Cloud RANCloud Core

VideoStreamingBaseband

Hypervisor (RTOS)

GPP + Acceleration HW

Connectivity

Schedular

RRM SDN Apps

Server Farm andNetwork Infrastructure





図 5 に示すように、カスタマイズされたハードウェア上で動作するベースバンドユニットですべてのベースバンド機能が実行される従来のクラウド無線アクセスネットワーク (C-RAN) モデルから、 RAN 機能が汎用ハードウェア上で動作する仮想マシンになる仮想化無線アクセスネットワークに移行すると、さまざまな形式の仮想マシンを定義できる上に、 RAN 機能を展開シナリオに応じてベースバンド処理ユニット (BBU) とリモートラジオヘッド (RRH) の間で分配できます。演算付加の高いリアルタイム機能を性能を低下させずに確実に実行できるようにするため、ハードウェアアクセラレータが使用されます。ハードウェアアクセラレーションが重要な役割を果たす分野の 1 つとして、ネットワークインターフェイスコントローラー (NIC)および仮想スイッチ (VS) があります。 ASIC ベースおよび FPGA ベースのネットワークインターフェイスコントローラーは、実際どちらも使用できますが、前者は目的の機能をサポートするよう事前に設計しておく必要があるのに対して、 FPGA ベースの NIC は全機能セットをサポートする必要はありません。パーシャルリコンフィギュレーションを使用すると、ザイリンクス FPGA ベースの NIC は、異なるビットイメージを随時読み込むことで複数の機能をサポートできます。

図 6 に、 2 つの代替データセンター (および C-RAN) サーバーモデルを示します。従来のデータセンターには、一定数のサーバーを備えた比較的固定したコンピューティングインフラがあり、それぞれに所定の数の CPU と、一定のメモリ容量、ストレージ、およびハードウェアアクセラレーションといったリソースがあります。ただし、ネットワーク負荷とユーザートラフィックは動的な性質を持っており、また十分にリソースを利用できるようにしてピーク時の需要を満たすために、通常はサーバーが多めにセットアップされます。その一部は、負荷やトラフィックの状態がピーク時以外のときは活用されない状態になる場合があります。データセンター (クラウド ) のリソースコンポーネントを分散すると、通信事業者は柔軟性の向上、CAPEXと OPEX の低減が可能になり、適な使用率を確保しつつ、オンデマンドのリソースプロビジョニングおよび可用性が得られます。ザイリンクスの FPGA および MPSoC は、 NFV サービスに対してオンデマンドのハードウェアアクセラレーションおよび高速コネクティビティを提供しながら、総コストと消費電力を低減します。実行時にプログラム可能なソリューションは、ネットワーク事業者にサービスの差別化をもたらし、大幅に向上した性能と確定的な QoS によりサービスを高速化します。ザイリンクスのパーシャルリコンフィギュレーションテクノロジを使用することで、 FPGA のサイズはさらに小さくできます。ザイリンクスの SmartNIC ソリューションは、仮想 C-RAN アーキテクチャの仮想スイッチに対してオンデマンドの高速化と高速ネットワークコネクティビティをもたらすため、仮想マシンのスループットおよびポータビリティが大になります。


図 5 : C‐RAN およびベースバンドネットワーク機能の仮想化

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FronthaulConnectivity

Traditional BBU

PDCP

Transport

S1

RRC

MAC

L1

RLC

S1

S1

To RRH

vNIC

CPRI

Transport RRC

VS

To RRH

C-RAN Use Case(Flexible Functional Split)

vNIC

VNF4

VNF2

VNF3

VNF1

VNFL1

MAC

RLC

PDCP

Transport RRC

VS

S1

vNIC

L1-High

L1-Low

Move to Fronthaul Switch or RRH

MAC

RLC

PDCP

Transport RRC

vNIC

L1

VS

S1

MAC

RLC

PDCP

Transport RRC

VS

L1 Split

L1

MAC

RLC

PDCP





完全な C-RAN アーキテクチャは仮想化、集中化、調整の各手法を組み合わせて活用し、制御プレーンとユーザープレーンは分離しておきます。C-RAN アーキテクチャでは、コアネットワークとアクセスネットワークのネットワーク機能を同じプラットフォームであっても近くに配置できます。これにより、レイテンシが短縮し、 QoE が向上します。モバイルエッジコンピューティング (MEC) アーキテクチャとして知られる代替手法では、基地局と携帯電話ユーザーの近くにあるアクセスネットワークのエッジにコンピューティングリソースを配置します。 MEC は、モバイルネットワークのエッジで無線ネットワークへのリアルタイムアクセスを実現する超低レイテンシ、高帯域幅環境を備えています。 MEC アーキテクチャを実現する上で、移動性のサポート、セキュリティ、リソース管理を含むさまざまな展開シナリオに対応する必要があるという課題があります。図 4 に示すように、ハードウェアアクセラレーションは、モバイルエッジコンピューティング分野でザイリンクスが発揮する能力の 1 つです。さらに、ザイリンクスは、リモートラジオヘッドおよびベースバンドユニットでの C-RAN バックホール/フロントホールコネクティビティ、デジタル無線処理、およびベースバンド処理に対応するきわめて効果的なソリューションを提供します。 RAN 仮想化により、比較的小規模な VM を多数備えた複数のテナントで演算、ストレージ、およびネットワークのリソースが効率的に共有できます。

5G のネットワークでは、次の要件を満たす必要があります。

1. SDN と NFV ベースのネットワークアーキテクチャのプログラミング性およびスケーラビリティ

2. サービス要件に応じて正しいネットワークスライスを用意する能力

3. 3GPP 以外のテクノロジ (例 : Wi-Fi) との共存および統合

4. 新しいビジネス分野 (eMBB、 mMTC、 URLLC などのユースケースに分類)

5. スペクトラム使用効率、エネルギー、および実装と展開コストの改善


図 6 : モバイル通信クラウドおよびデータセンター向けのザイリンクス SmartNIC およびプログラム可能アクセラレーションソリューション

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Acceleration

10/25/40G

Acceleration

Acceleration

Acceleration

Acceleration

MEM Storage

CPU

Acceleration

10/25/40G

MEM Storage

CPU

Acceleration

10/25/40G

MEM Storage

CPU

10/25/40G

Storage Storage

StorageStorage

Top of Rack

Traditional Server Model

25/40/100G

25/40/100G

25/40/100G

MEM Storage

CPU

MEM Storage

CPU

25/40/100G

MEM Storage

CPU

10/25/40GStorage Storage

StorageStorage

Top of Rack

Disaggregated Server Model

Xilinx All Programmable Devices

PCIe orEthernet

PCIe orEthernet





5G コアネットワークは、仮想化機能を使用して、ネットワークエンティティを効率的かつ低コストでリコンフィギュレーション、アップグレード、およびオーケストレーションできます。その際、ネットワークハードウェアは小限の変更で済むか、変更の必要がないこともあります。制御プレーンとユーザープレーンは、その間にオープンインターフェイスを用いて分離する必要があります。 5G コアネットワーク機能は、高度にモジュール化され仮想化されることが予想されます。ネットワーク機能および性能は関連する API によって要求され、オンデマンドでさまざまなネットワークスライスを形成します。同様のタスクを実行する異なるタイプのネットワーク機能は小限に抑え、柔軟性と複雑性の間のトレードオフを考慮する必要があります。専用のネットワークエンティティおよび仮想化ネットワークエンティティのグループは、ネットワークスライスがインフラリソースを共有する一部のユースケースに対応したネットワークスライスを実装します。

費用対効果の高い方法で多様なユースケースおよび要件をサポートするために、システム設計手法はモバイルブロードバンドに合わせて適化された従来のモノリシックデザインから離れる必要があります。つまり、制御/データ伝送、 APN、ゲートウェイ、トンネリング、およびモバイル IP の分野では、デザインの基本方針の再検討が必要です。さらに、 UE コンテキストを格納する UE ステートマシンおよびエンティティは再検討および再設計が必要であり、必須の機能は小限に抑えます。

広範な新しいアプリケーションおよびユースケースを対象に大規模な接続を可能するため、 5G 無線アクセスネットワークの性能を前世代のセルラーネットワークを越えて拡張する必要があります。たとえば、ピークデータレートとユーザースループット、レイテンシ、信頼性を大幅に向上し、大量の接続デバイスを収容して処理する能力が求められます。これらは、 3GPPLTE RAN の継続的進化と新しい無線アクセステクノロジの開発を組み合わせることで実現します。重要なテクノロジコンポーネントには、より高い周波数帯への拡張、先進の多重アンテナ伝送方式、非常に効率的で低オーバーヘッドの無線アクセスデザイン、ユーザープレーンと制御プレーンの分離、スペクトラムの柔軟な使用、デバイス間相補通信、バックホール/アクセス統合が含まれます。

RAN 機能のすべてまたは一部をクラウド環境で実行する場合は、柔軟性、情報処理能力、およびプログラミング性を費用対効果の高い方法で無線アクセステクノロジに流用できます。これにより、リソースの共有とオンデマンドでの無線サービスが可能になり、さまざまなネットワークスライスを形成できるため、無線アクセスネットワークとコアネットワークの相互接続でのレイテンシが減少すると同時に、両ネットワークは集中型データセンター環境で動作できます。 C-RAN の概念は、 RAN機能の集中化、仮想化、および調整により、さらに優れたユーザー体験を実現し、新しいサービスを商用化するまでの時間を短縮することです。 5G ネットワークでは、トランスポートネットワークの可用性および性能に応じて、ヘテロジニアスアクセスネットワークの展開シナリオで分散ネットワークと C-RAN が共存します。

データレートを高くして動作帯域幅を広げると、 CPRI が専用ファイバー上でも一般的なインターフェイスとなるフロントホールトランスポートネットワークが制約を受け、RF モジュールへの接続時にレイテンシとジッターにより厳しい制約が課せられます。低価格の伝送ソリューション (たとえば Radio over Ethernet や次世代フロントホールインターフェイス (NGFI)) は、さまざまなベースバンド機能分割オプションを使用できるため、フロントホールの要件を緩和して伝送効率を高めます。たとえば、 L1 または L1 の一部をアンテナに近い RF モジュールに集積し、フロントホール帯域幅の効率を大 10 倍に改善できます。

LTE が下位互換性を維持しながら進化し続け、スペクトラムが 6GHz 未満の 5G ワイヤレスアクセスソリューションで重要な役割を果たす限り、新しいスペクトラムで下位互換性制約のない新しい無線アクセステクノロジを並行して開発することが避けられません。スペクトラムの利点が限られているネットワーク事業者の場合、下位互換性を維持する方法で 5G の性能を取り入れることができると、非常に有利です。長期的には、下位互換性のない新しいソリューションも 6GHz 未満のスペクトラムまで拡張される可能性があります。 5G 無線アクセスネットワーク全体は、 LTE の進化や新しい RAT を含むさまざまなコンポーネントで構成される予定ですが、異なるコンポーネントを高度に統合して、緊密な相互作用を可能にし、遷移/ポータビリティの高速化を目指す必要があります。これには、低周波数で動作する LTE と高周波数帯の新しいテクノロジの間の二重接続が含まれます。ユーザープレーンのアグリゲーションか、 LTE と新しい RAT の両方を介してモバイルデバイスにデータを共同で伝送する可能性も検討する必要があります。

将来のワイヤレスネットワークで高効率を実現するには、オーバーヘッドを小限に抑えた無線アクセスネットワークを設計することが重要です。超効率的なエアインターフェイスデザインの基本的な原則は、ユーザーデータの伝送と直接関係がないダウンリンク /アップリンク伝送を小限に抑えることです。そのような伝送に含まれるのは、同期信号、システム取得の信号、チャネル推定の信号、さまざまな種類のシステム情報や制御情報の一斉送信です。超効率的なデザインは、ネットワークノードが多数存在して、非常に変わりやすいトラフィック状態が高密度に存在する場合に特に重要です。このようなデザインでは、ユーザーデータの伝送がない場合、ネットワークノードを有効にすることで低消費電力の状態に迅速に遷移します。また、リソースの浪費を制限して不必要な伝送からの干渉を低減することにより、より高いデータレートを達成できます。





容量とユーザースループット

5G eMBB のシナリオは、容量とユーザースループットの点で固定アクセスの実用的な代替方式です。トラフィック需要の指数関数的な増加を効果的にサポートするため、5G ネットワークは、既存ネットワークと比較して 1 ビットあたりのコストが低くなるようにユーザーデータを伝送する必要があります。さらに 5G システムは、比較的低い消費電力で動作するために、1 ビットあたりの消費電力を大幅に低下する必要があります。 5G システム容量のもう 1 つの側面として、現在のシステムと比較して、非常に多くのデバイスをサポートできる点が挙げられます。一部の 5G ユースケースでは、多数の無線接続センサー、アクチュエータ、および同様のデバイス配置を網羅します。各デバイスには通常は非常に小さなペイロードが割り当てられます。つまり、これらのペイロードが全トラフィック量に及ぼす影響が累積的に限られることを意味します。とはいえ、多数のデバイスでは、効率的な信号プロトコルを設計する方法が課題の 1 つとして示されています。無線通信リソースとエネルギー消費量を小限に抑えるように、無線信号方式の効率を向上させる必要があります。単位面積あたりのアクティブな接続数を性能メトリックとして定義すると、任意の配置シナリオで特定のネットワークに同時に接続できるデバイスの密度を客観的に測定するのに役立ちます。

ネットワークのユーザースループット属性とレイテンシ属性は、ユーザーがネットワーク内で体験する標準的な平均データレートと往復遅延時間をそれぞれ定義します。終的に、これら属性の実現可能な値により、ネットワーク上でサポートできるアプリケーションの種類が決まります。高データレートで低レイテンシが要件の新しいサービスクラスが 2020 年までに出現すると推定されています。拡張現実、対話型ゲーム、タッチインターネットなどの新しいアプリケーションでは、実現可能なデータレートが現在の数値と比較して 1000 倍に増加し、レイテンシが大 10 分の 1 に減少するといわれています。

送信電力が小さく計画要件のない小規模アクセスポイントは高密度に配備できるので、結果として超高密度ネットワークが実現します。この方法では、トランスミッターとレシーバー間の距離を短くすることでスペクトラム効率を向上し、ユーザートラフィックの負担を軽減してマクロセルサービスを向上するため、アクセスネットワークの無線リソースが解放されます。ネットワークの高密度化は、 2020 年以降に容量を増やしてデータレートを高める方法の一端を担っています。

エネルギー効率

ワイヤレス通信システムの従来の設計原理は、データレート、容量、およびカバレッジを大限広げる傾向があり、通常は必ずしもエネルギー効率の良いソリューションになるとはいえません。つまり、ネットワークのエネルギー消費量が増加する場合があり、これは事業者の運用コストが高くなることを意味するため、終的にはエンドユーザーにとってより高価なサービスとなります。さらに、一部の無線通信ストラテジでは、端末側における演算が複雑で負荷が高くなり、バッテリ寿命に悪影響を及ぼします。したがって、エネルギーの効率的な使用は、従来の設計基準に加えて新しい検討事項にする必要があります。5G 無線アクセステクノロジのデザインは優れたエネルギー効率を目標にする必要がある一方で、デバイス /ネットワークの数と累積エネルギー消費量は増加します。ジュール/ビットまたはビット /ジュールのメトリックを定義して、無線アクセステクノロジの基本となる 5G ワイヤレスのエネルギー効率をベンチマークテストする必要があります。

無線リンク上のエネルギー消費量を低減するための方法は、現在 2 つあります。スモールセルアーキテクチャでは、アクセスポイントと端末間の距離を縮めることにより、送信電力を低減します。この方法の主な課題は、経済的なバックホールソリューションを用意して、追加の配置コストを小限に抑えることと関連しています。 2 番目の方法は大規模 MIMO です。この方法では、増加したアンテナ指向性とビームフォーミングにより、ユーザーの方向にエネルギーが集中します。このように、エネルギーは目的のユーザーに向けられ、ユーザー間干渉で浪費される量が少なくなります。大規模 MIMO の課題としては、NLOSシナリオでの分散によるエネルギーの消費、実現可能な指向性の制限、ユーザーの空間多重化の複雑性があります。 1 ビットあたりのエネルギー消費量を小限に抑えるという目標を達成するには、ワイヤレスシステムデザインに関する発想を転換して、電力とスペクトラム使用の観点から効率を劇的に向上させる必要があります。デバイス実装の点では、電力効率とは低消費電力のハードウェア設計とエネルギー効率の高い信号処理に主眼を置くことを意味します。

将来のネットワークアーキテクチャおよび展開シナリオでは、トラフィック特性を利用してスペクトラム効率とエネルギー効率の両方を向上する必要があります。さまざまな種類の基地局およびセルサイズをエネルギー効率の高い方法で配置できるので、それぞれの消費電力モデルおよび異なる性能を考慮に入れながらカバレッジと容量を得ることができます。トラフィック量の経時変化を利用して、たとえば大規模 MIMO での RF トランシーバーとアンテナのエネルギー効率およびスペクトラム効率の優れた構成など、無線リソースの管理と割り当てを行います。





可用性と信頼性

超信頼度 IoT アプリケーションで要求される耐障害性と堅牢性は、標準的な加入者サービスに必要なレベルよりはるかに高くなる傾向にあります。高度なネットワークスライスは、悪意のある攻撃や無線リンクの故障に対して必要なレベルの可用性、堅牢性、および耐障害性を発揮できます。このネットワークスライスは、緊急事態発生時にオンデマンドで予備の容量またはカバレッジを用意する追加オプションと共に、公衆安全サービスおよび緊急時サービスに利用できます。災害発生時にはネットワークの緊急時サービスを維持することが不可欠です。ネットワーク可用性は、一般的にはその特性が可用率によって客観的に評価されます。ここでいう可用率は、ネットワークが配備される場所で、一定期間にわたって目的の通信を対象に、ネットワークサービスを利用できる割合として定義されます。耐障害性は故障から回復するネットワークの性能で、高い可用性比率を維持する上で重要であり、自己回復機能が組み込まれています。

レイテンシ

アクセスネットワークのレイテンシは異なる観点、すなわち終端間のレイテンシや伝送遅延から捉えることができます。終端間のレイテンシは、小量のデータパケットをソースノードのアプリケーション層から送信して、宛先ノードのアプリケーション層でパケットを正常に受信するまでの伝送時間を測定し、これに肯定応答を送信するのに必要な相当時間を加えて求めます。伝送遅延は、ソースノードの IP 層で利用可能なパケットと、宛先ノードの IP 層で利用可能な同パケットの間で生じる一方向のエアリンク伝送時間で、関連のプロトコルで費やされる処理遅延時間を含みます。 5G システムでは、軽負荷時の伝送レイテンシが 1ms 未満の必要があります。

終端間のレイテンシとはエンドユーザーが認識するレイテンシです。これはデータパケットがソースノード (例 : アプリケーションサーバー) から宛先ノード (例 : 移動局) までネットワークを通過する際の所要時間で占められ、5G システムの内側および外側の中間ノードを含みます。対照的に、ユーザープレーンのレイテンシは 5G システム上でのエアリンク伝送に限られます。アプリケーションサーバーが 5G システム内にある場合、両方のレイテンシメトリクスはほぼ一致します。後者の事例では、アプリケーションサーバーが無線ノードと同じ場所を共用する場合 (たとえば、デバイス間通信のケースでは無線基地局または別のユーザー端末) は、レイテンシが小限に抑えられます。

ユースケースによっては、 5G システムは、一般には端末間レイテンシを 10ms 未満にし、超信頼度マシンタイプ通信やタッチインターネットアプリケーションではレイテンシを 1ms 未満にする必要があります。これらのレイテンシ目標値は、伝送とスイッチングによって生じる遅延と比較すると、アプリケーション層の処理時間は無視できると仮定されていることに注意してください。 5G システムは、常時オンの状態をエンドユーザーにさらに認識させる必要があります。その結果、ネットワークへの初期アクセスの確立 (またはアイドル状態から接続状態への変更) は、ユーザーの観点からは事実上一瞬になります。

移動性

移動性は、移動しているユーザーにネットワークを介してスムーズなサービス体験を提供するシステム能力を表します。確認済みの 5G ユースケースでは、5G ネットワークのサポート対象が携帯電話ユーザーのほかにも次第に増えており、静止しているユーザー /デバイスと移動中のユーザー /デバイスの大部分になりつつあります。したがって、 5G ソリューションは、すべてのデバイスおよびサービスの移動性のサポートを前提とするのではなく、むしろ移動性を必要とするデバイスおよびサービスにのみオンデマンドで提供することが必要です。言い換えると、高速列車などの非常に高移動性のシナリオから低移動性デバイスまたはスマートメーターなどの固定デバイスまで、オンデマンドで移動性をサポートするようにします。移動性の要件は、一貫したユーザー体験が保証されるネットワークノード (基地局またはアクセスノード ) とユーザー間の相対速度で表現されます。

5G ネットワークは、多くの場合、層またはスライス、テクノロジ、および周波数帯の集まりで構成されており、これらは複数のネットワーク、層、あるいは周波数にまたがって移動する場合にスムーズに相互作用します。このようなシナリオでは、RAT間および RAT 内の両方のハンドオーバーについて、数ミリ秒程度の中断時間が予想されることがあります。 5G ネットワークは、特定のアプリケーションでは大 500km/h の移動性サポートが必要になることがあります。





カバレッジ

携帯電話のカバレッジは従来、基地局の近くには強い信号領域があり、セルの端には弱い信号領域がある認識されてきましたが、 5G システムは、随時かつ随所で一貫したユーザー体験を実現するよう要求されます。これは、将来のネットワークではそのカバレッジが実質的に均等になり、いつでもどこでもすべてのユースケースで十分に高い性能が得られることを意味します。将来のネットワークは、リソースを構成して配備する方法が柔軟になると予想されるので、さまざまな無線リソースを動的に選択することにより、サービス要件に基づいたカバレッジが得られます。

従来からデバイスとセルは 1 対 1 の関係であるため、デバイスがセルの中心から遠ざかるにつれてリンク性能は低下します。デバイス中心のネットワークでは、どのアクセスポイントがデバイスに関係するかを、デバイスから収集される測定レポートおよび位置情報に基づいてネットワークが判別します。この場合、各デバイスは一般的にそれを取り囲む一連の優先アクセスポイントからサービスを受けます。実際のサービスセットには、 1 つまたは複数のアクセスポイントが含まれます。また、デバイスのデータの一部またはすべては、いくつかまたは一部の潜在的なサービス提供アクセスポイントで利用できます。アクセスポイントコントローラーは、アクセスポイントに関連付けられている負荷およびチャネル状態情報を認識し、通信インスタンスごとに各デバイスの優先セットおよび伝送モードを設定して、各デバイスに対応します。

ヘテロジニアスネットワークの概念は、当初 LTE-Advanced の開発中に考案されましたが、 5G システムでの重要性が増すと考えられます。多数のスモールセルをマクロにオーバーレイする形をとる超高密度ヘテロジニアスネットワークは、狭い領域にサービスを提供する 1 つまたは複数の RF キャリアにより動作します。ダイバーシティ方式、空間多重化、またはビームフォーミング手法をベースにした多重アンテナシステムは、伝送品質の大幅な向上のほかに、容量の増加やユーザー間/セル間の干渉低減にも使用されます。大規模 MIMO または大量の一次元または二次元アンテナアレイを使用して、マルチユーザースケジューリングや干渉の軽減が促進されるでしょう。また、協調非並置式のアンテナ手法 (つまり、ネットワーク内の複数のノードからの送受信) も、将来のネットワークで容量、ユーザースループット、および干渉管理を向上する有望なテクノロジと考えられています。 D2D のユースケースおよび近接サービスのほかに、ユーザーデバイスは、中継器として動作して、デバイス近傍でネットワークとほかのデバイス間の通信を支援できます。

スペクトラム

5G のキャリア周波数は、 mmWave ( ミリ波) スペクトラムとして知られる 30GHz 以上の帯域を含み、 6GHz 未満の IMT 帯では、現在使用可能なスペクトラムより帯域幅が 10 倍広くなる可能性があります。 1GHz 以上の集合帯域幅または隣接帯域幅を持つ無線チャネルでは、 5G システムのピークデータレート要件であるマルチ Gb/s が可能になります。 5G の展望および要件を実現するも革新的でも有効なソリューションの 1 つとして、mmWave 帯など、十分に利用されなかった超高周波スペクトラムの広い範囲を使用することが、近、大きな注目を集めました。ほかにも理由はありますが、従来から、高い伝搬損失と費用対効果の高いコンポーネントの不足が原因で、これらの周波数の大半は、屋外の LOS バックホールリンクまたは屋内アプリケーションの高解像度マルチメディアストリームの搬送に利用され、屋外のワイヤレスアクセスリンクには利用されませんでした。将来の屋外携帯電話アプリケーションに向けて、十分に利用されなかったこれらのスペクトラムに別の目的を持たせるには、次の 2 つの大きな障害を克服する必要があります。それは、地理的なカバレッジが十分に広いことと、トランスミッターとレシーバー間の直接の通信経路が妨害される NLOS 環境であっても移動性をサポートすることです。

新しいスペクトラムの識別に加えて、より効率的なスペクトラム利用手段により、実質的により多くのスペクトラムリソースを得ることができます。認可共用アクセス (ASA)/ライセンス共用アクセス (LSA) は、スペクトラムの義務的な使用率が低いと明確に規定された条件下で採用できます。共通の主要共用アクセスモデルを探り、コグニティブ無線アクセス手順を通じて複数のネットワーク事業者間でスペクトラムブロックを (分割するのではなく ) 共有できるようになります。

5G 移動通信システムはきわめて高いデータレートを目標にしており、これを達成するためのキーテクノロジの 1 つがキャリアアグリゲーションです。これは LTE リリース 10 以降で使用され続けており、 5G ではさらに拡張されると予想されます。将来のネットワークは、多数のスモールセルをマクロセルにオーバーレイするヘテロジニアスキャリアアグリゲーションに集中すると考えられます。また、セルラーと Wi-Fi の両方をサポートする端末が急増し、より多くのワイヤレスネットワークインターフェイスが追加されるでしょう。 Wi-Fi オフロードが現在使用されている理由は、過負荷状態のセルラーネットワークの負担を軽減するためですが、 5G システムでは厳格な QoS/QoE サービス要件を達成するために、ヘテロジニアスキャリアアグリゲーションや緊密に統合されたセルラーと Wi-Fi のほか、高速でシームレスな RAT 間ハンドオーバーの使用が増加すると予想されています。





2.4GHz および 5GHz のスペクトラムでは大量の無認可スペクトラムを使用できます。 LTE はリリース 12 以降、 LTE Unlicensed(LTE-U)、 Licensed Assisted Access (LAA)、および LTE Wi-Fi リンクアグリゲーション (LWA) 構想のもとで無認可スペクトラムをサポートしており、これらの構想は 5G に向けて進化すると考えられています。さらに、無認可のスペクトラムはその大半が狭いカバレッジエリア内で使用されるので、高い周波数が再利用され、標準的なセルラーネットワーク配備と比較して、カバレッジ 1 平方メートルあたりのスループットが大幅に向上します。 6GHz 未満の新しいスペクトラムは 2015 年世界無線通信会議 (WRC-15) でモバイル通信に割り当てられており、 6GHz 以上の新しいスペクトラムは WRC-19 で割り当てられると予想されます。スペクトラム共有ストラテジおよび柔軟なスペクトラム使用ストラテジを活用して、スペクトラムの使用率を適化できます。さらに重要なのは、これらのストラテジを活用して、ほかの無線サービスに標準的に割り当てられる追加のスペクトラムにアクセスする機会を事業者に与えることができる点です。具体的な規制フレームワークに応じて、さまざまなスペクトラム使用ストラテジを個別にまたは共同で選択して、多様な要件を満たすことができます。

5G 候補テクノロジとザイリンクスの能力 5G ワイヤレスアクセスへの移行には、システム動作をより高い周波数に拡張する以外にいくつかの重要なテクノロジコンポーネントが関連します。このセクションでは、5G ワイヤレス規格の一部となる可能性がある有力な方式のいくつかについて説明します。また、効果的な実装におけるプログラム可能な SoC の役割と 5G 候補テクノロジの商用化についても考察します。

二重化と多元接続方式

既存のセルラーシステムは、ダウンリンク /アップリンク伝送では FDD または TDD 二重化方式に依存します。 FDD システムでは、アップリンク信号とダウンリンク信号が自己干渉からレシーバーを保護するためにオフセットによって周波数領域内で分離されるのに対して、 TDD システムでは、ダウンリンク伝送とアップリンク伝送は同じ RF キャリア上での時分割多重通信です。 TDD 二重化方式は、ダウンリンク /アップリンクの動的なリソース分割を理論的にサポートできるため、各方向の瞬間的なユーザートラフィックに適応できます。従来のマクロセル配置では、強いセル間干渉が発生しないように、 TDD ダウンリンク /アップリンク比がネットワーク全体で固定されていました。ただし、スモールセル配置では、アクセスノードのカバレッジが制限され、アクセスノードの出力電力が小さいため、この制が緩和されます。また、 TDD モードで動作する各アクセスノードでは、トラフィックに適応したダウンリンク /アップリンク比を使用できます。さらに、ダウンリンク /アップリンクのトラフィック量に応じてスペクトラムの使用率を適化するため、柔軟な二重化方式を使用できます。

全二重方式は、 FDD システムの制約 (例 : 保護周波数帯の使用) および TDD システムの制約 (例 : ガード時間の使用と切り替え点の同期) を克服する優れた可能性をもたらします。一般に、ダウンリンク信号とアップリンク信号の両方向同時伝送に同じ周波数チャネルは使用できません。主な課題は、ノード自体の送信に起因する強い自己干渉と、遠方のトランスミッターから送信される弱い対象信号との間の大きな電力差です。自己干渉を 110dB 以上減少できることが実験によって示されました。これは通常、アナログ、デジタル、およびハードウェア相殺技法を組み合わせることで可能です。これまでに達成された干渉低減レベルは、低送信電力システムで距離が非常に短い場合は十分です。この場合は受信信号は十分に強いので、基地局の送信電力と受信信号の間に電力差が生じます。このような干渉低減レベルは、現在のセルラーシステムでは明らかに不十分です。セルラーシステムは、はるかに大きな送信電力で、しかもより大きな伝送損失環境で動作するものです。標準的な LTE デバイスでは、トランスミッターの出力電力は大 23dBm あり、レシーバーの感度に対する要件は約 -113dBm であるため、合計として 136dB 離す必要があります。 5G 無線アクセスのテクノロジ開発の時間枠で送信/受信の実用的な分離を達成するには、詳細な調査が必要です。

多元接続方式は、物理層のデザインおよび動作のも基本的な側面です。多元接続方式は、 1G および 2G での周波数分割多元接続 (FDMA) や時分割多元接続 (TDMA) から、 3G での符号分割多元接続 (CDMA)、および 4G での直交周波数分割多元接続(OFDMA) やシングルキャリア FDMA (SC-FDMA) まで、各携帯電話世代で進化してきました。 5G で厳格な要件と多様なユースケースに直面すると、従来の直交多元接続方式では適合しない場合があります。その結果、コード領域の多重化あるいは電力領域の多重化によって同じ周波数/時間リソースで複数のユーザーをサポートする代替の非直交多元接続方式がいくつか調査されてきました。たとえば、マルチユーザー共用アクセス (MUSA)、電力領域の非直交多元接続 (NOMA)、スパースコード多元接続 (SCMA) およびさまざまな形式の (フィルター式) OFDMA と固定数秘学または適応数秘学との組み合わせなどです。OFDMA と組み合わせることができる非直交多元接続方式は有益で、下位互換性を維持しつつ OFDMA の利点も維持できます。さらに、大規模な IoT 接続と短縮されたアクセスレイテンシに合わせてデータレートを向上させ、スケーラビリティを適応させることが可能です。先進の低複雑性レシーバー、マルチユーザースケジューリング、電力割り当て、基準信号、コードブック、フィードバックメカニズムデザイン、および多重アンテナテクノロジとの組み合わせは、非直交多元接続方式が規格で規定される前に、さらに調査する必要がある重要な課題です。





ザイリンクスデバイスは、消費電力、実装の複雑性、およびコストを小にする小規模の基地局向けのシングルチップの LTEベースバンドソリューションおよび無線ソリューションを可能にしました。ザイリンクスデバイスを使用することで、検討中の幅広いソリューションに関係なく、 5G ベースバンドトランシーバーおよび無線トランシーバーを効果的に実装して時間を短縮できます。たとえば、図 7 に示すように、 1 つの Kintex®-7 XC7K410T デバイスの LTE L1 ベースバンドデザイン (4×4 マルチユーザー MIMO) で複数の DSP コアを置き換える例や、 SoC/MPSoC All Programmable デバイスを使用して、フェムトセルからマクロセルまでの小規模の基地局を設計する例が挙げられます。後者の事例では、オンチッププロセッサは、 L1 (+L2/L3)ベースバンド処理、デジタル無線フロントエンド (DUC/DDC、 CFR、 DPD)、ギガビットイーサネットのバックホール管理、タイミングと同期、 IPsec などの上位層機能のハードウェアアクセラレーション、パケット暗号化、インテグリティ保護、および RoHC ヘッダー圧縮プロトコルの実装を含むリアルタイム処理タスクを実行しますが、これに限定されません。これらデバイス上の FPGA ロジックを使用して L2/L3 機能を高速化し、プロセッサの負担を軽減して、より柔軟なアクセラレーションオプションを設計者に提供できます。オンチップのロジックリソースによって DFE 機能 (DUC/DDC、 CFR、 DPD) を統合できるために消費電力がさらに減少し、処理遅延が小限で済みます。さらに、統合された PCIe® コネクティビティポートにより、 Wi-Fi のシームレスな統合が可能になり、データの負荷が軽減されます。

新しい波形

OFDM は第 4 世代のセルラーシステムの重要な機能でした。その性能により、広いチャネル帯域幅とさまざまな MIMO 手法の採用が可能になり、ワイヤレスチャネルの周波数の選択性ならびに副搬送波の直交性、および FFT 処理による容易な実装に対処できました。 OFDM には正確な周波数とタイミングの同期が求められ、サイクリックプレフィックスの使用によるオーバーヘッドにもかかわらず、このマルチキャリア方式は、将来の無線アクセスデザインにとって今なおも有望な波形と見なされています。ただし、純粋な OFDM 方式は、 5G の多様なアプリケーションとさまざまな展開シナリオの課題に対処するには不十分な可能性があります。ミッションクリティカルなマシンタイプ通信やタッチインターネットなどの新しいサービスに対応し、 OFDM 変調の欠点を克服するため、フィルターバンクマルチキャリア (FBMC)、フィルター式 OFDM、ユニバーサルフィルターマルチキャリア (UFMC)、一般化周波数分割多重化 (GFDM) などの多相フィルター形式の OFDM が研究されています。これらの伝送方式に共通の特性は、少なくとも原理上は、従来の OFDM と比較して、より局所的なスペクトラムを提供できることにあります。これはスペクトラム共有のシナリオに関連しています。


図 7 :ザイリンクスによるシングルチップ LTE ベースバンドソリューションの例 [参照 4]

WP476_07_041316

NetworkProcessor

(eg Winpath-3)

Layer 2/3

GTX

64MBDDR3

DL/UL HARQBuffer, MB

Sub-frameBuffer

64MBDDR3

ChannelEncoding

ChannelEncoding

QAMMOD

QAMDemod

MIMO

GTX

GTX

GTXL1

/L2

Inte

rfac

e OFDM

OFDM

OB

SA

I/CP

RI I

nter

face

DigitalFrontEnd

Uplink

Downlink

32 bit, 533MHz

Control

Data

GbE/PCIe

Layer 1

Kintex-7 FPGA

MACAcceleration

MACAcceleration

MIMO





局所的なスペクトラムが波形の望ましい特性であることと、トランスミッターの非線形性が原因でスペクトラム拡散が増加するため、局所的な波形で得られるメリットが減少する可能性があることに注意が必要です。局所的な波形を生成するため、時間領域/周波数領域の基本的な基底関数波形を整形します。このためには、帯域外放射を低減する目的と、スペクトラム共存性およびスペクトラム効率を向上できる保護周波数帯/ガード時間を低減または削除する目的で、さまざまなデジタルフィルターを適用します。これらの波形のいくつかは、 (フィルター適用後の) 基底関数の優れたスペクトラム/時間的局所化により、時間/周波数同期の厳しい要件を緩和できます。フィルター式 OFDM は、帯域外放射を低減するために、デジタルフィルターを用いて各サブバンドでの信号のスペクトラム波形を整形し、 OFDM の利点を維持する有用な手法です。波形をより局所化するので、柔軟なスペクトラム共有での使用や無線アクセスリンクを介した場合により適しています。さらに、サブバンドフィルターを導入することにより、 FFT サイズ、 CP 長、副搬送波の間隔などのさまざまな OFDM 数秘学を、同じ統一フレーム構造体内部で異なるサービス要件を持つさまざまなユーザーに対して適用できます。フィルター式 OFDM は、小限のユーザー間/セル間干渉特性を持つ適切なフィルターによって信号を分離できる、複数のユーザーからの非同期アップリンク伝送を、同期式 OFDM に匹敵する性能でサポートします。

高速フーリエ変換 (FFT) は、 OFDM ベースのベースバンド物理層処理における基本的な構築ブロックです。ザイリンクスは、高度に適化された 4 つの異なる FFT アーキテクチャ (ソリューション) と共に、システムレベルの固定小数点ツールを提供します。 FFT により、ユーザーは、アルゴリズム的でインプリメンテーション固有の必要なすべてのトレードオフを、 DSP のアルゴリズムとハードウェアデザインで要求されるようにできます。これらのトレードオフにより、さまざまなアプリケーションに必要な固有の FFT サイズおよび処理時間に対して、ユーザーはリソースと電力の効率がも高いソリューションを選択できます。ザイリンクスの FFT ソリューションは、 2 の整数乗の昇順で 8 ～ 65536 の範囲の FFT サイズを持つ、実行時に設定可能な順変換および逆変換の複素数値 FFT をサポートします。このソリューションは、データおよび力率幅のサポートを大 34 ビット精度に高め、 IEEE 単精度浮動小数点データ型処理を可能にすることにより、増大したダイナミックレンジの対象範囲をさらに広げます。浮動小数点オプションは、きわめて少量のリソース、したがって少ない消費電力で高精度の固定小数点 FFT を内部で使用し、完全な浮動小数点インプリメンテーションと同様のノイズ性能を達成することにより実装されます。

符号化方式と変調方式

5G システムの厳格なリンクバジェット要件およびスループット要件をさまざまな条件下で満たすため、変調方式と符号化方式を再設計して、実現可能な大のチャネル容量との性能ギャップをさらに縮める必要があります。ターボ符号およびさまざまな形式の直交振幅変調 (QAM) は、その優れたエラー耐性と性能により、前世代の携帯電話システムで広く採用されました。ただし、5G のユースケースの一部では、ターボ符号では実現できない非常に低いエラー率が求められます。低密度のパリティ検査 (LDPC) 符号に対する無線産業の関心は、過去数年にわたって増加しています。 LDPC 符号は、管理しやすい実装の複雑性と (チップ) 面積あたり大のスループットにより、伝送の堅牢性および信頼性を向上する効率的な符号体系であることが実証されました。 LDPC 符号は、パリティ検査疎行列を持つ線形ブロック符号のクラスに属します。まばらに分布したパリティチェックアーキテクチャを使用する目的は、確率的に無関係な XOR 計算を適用することです。それによってパリティチェックの推定値はパリティチェック行列の各行で合計され、その後はこれを繰り返すたびに推定値が向上します。繰り返しの正確な回数は、アプリケーションとシステムの仕様に基づく符号設計によって決まります。特定システムの要件を満たすのに必要な繰り返しの小回数が決まるまでは、多数のトレードオフが考えられます。現在の LDPC 符号は、軟判定アルゴリズムを使用して符号化利得をさらに高めます。ブロック長が長いほど、エラー訂正能力の信頼性レベルは高まります。ただし、パリティチェック行列のサイズが増大するために計算の複雑性が増加し、各ビットの概算に必要な計算回数が増加します。新しい信号点配置 (ベースバンド変調方式) は、信号の統計分布を作成し、従来のグレイ符号化 QAM 方式と比較して付加的な容量利得を得る目的で研究されています。キャリア間干渉 (FSK 変調と QAM 変調の組み合わせ) の影響を考慮すると、セル端の性能が向上することがわかっています。

極符号は符号化理論の新しい方式です。この方式では、符号のブロックサイズが十分に大きい場合、単純なエンコーダーと逐次除去デコーダーによりシャノン容量に近い値が得られると主張されています。極符号は非常に大きな関心事となり、研究は符号の設計と復号アルゴリズムに絞りました。極符号のも重要な復号アルゴリズムの 1 つは逐次除去リストの復号化で、その性能は中程度の符号ブロックサイズの場合、リストサイズが 32 の適尤復号法と同程度に優れています。ある近の研究では、巡回冗長検査および適応型逐次除去リストデコーダーと連結された極符号は、ブロックサイズが小さいか中程度の場合、ターボ/LDPC 符号より優れた性能を示すといわれています。

ザイリンクスは、有線/無線バックホールアプリケーション向けに高スループット ( 大 4Gb/s) の低消費電力 (350mW/Gb/s 未満) LDPC 符号化/復号化 IP コアを提供しています。この IP コアは、小さなペイロードと低いエラー率を目標にしている 5G での mMTC および URLLC シナリオに特に適しています。準巡回 LDPC (QC-LDPC) 符号に基づくザイリンクスの LDPC コアは、高度な符号構成および独自の適化技法を用いて、高の符号性能と非常に低いエラーフロアを実現します。このコアは、さまざまなフレーム長 (1 フレームあたり 64 ～ 32768 ビット ) および変調方式 (QPSK、 16QAM、 64QAM、 256QAM) をサポートします。さらに、階層化復号アルゴリズムと、対数尤度比 (LLR) 生成ロジックとデコーダーとの組み合わせを使用して、反復収束率を高め、かつエラーフロアの減少を達成します。





多重アンテナ方式

トランスミッターとレシーバーに多重アンテナ方式を用いると、ワイヤレスリンクのスペクトラム効率が向上します。ユーザーデバイスのアンテナ数が基地局のアンテナ数よりはるかに少ない場合は、同じ時間周波数リソースを同時に使用して、複数のユーザーにサービスを提供できます (マルチユーザー MIMO)。このためには、適切なプリコーディング方法を利用してユーザー間の干渉をなくすように、基地局のアンテナとレシーバーのアンテナ間のチャネルに関する知識が必要です。シングルユーザー MIMO とマルチユーザー MIMO は、どちらも LTE 規格の一部でした。

大規模 MIMO は、基地局でのアンテナの数を劇的に増やして、マルチユーザー MIMO の概念を拡大したものです。この場合、基地局のアンテナ数が、サービスを同時に受けているユーザー数より大幅に多くなります。数百本のアンテナで数十人のユーザーにサービスを同時に提供する場合は、スペクトラム効率を 5 倍から 10 倍に増加できる上に、セル端のユーザーは高いスループットを実感できる可能性があります。大規模 MIMO の性能は現行の多重アンテナ方式と比較して数桁向上し、エネルギー効率と自由度の過剰な利用が見込まれるので、 TDD の RF 較正要件が緩和されますが、その一方でパイロット信号の混入を軽減してチャネル状態情報を評価する新しい手法が必要です。

大規模 MIMO のパラダイムは、マルチユーザー MIMO が進化したものです。 LTE や Wi-Fi などの現行の無線規格では、 MIMOが標準的にはそのシングルユーザー形式で実装されるため、特定のチャネルおよび特定の時間枠では基地局のすべてのアンテナが 1 台のユーザー端末との通信に使用され、両端にあるアンテナの多重度により空間領域にデータストリームを複数生成できるためにリンク容量が大幅に増加することに留意してください。大量のアンテナアレイの設置は、 (サイズ、実装、消費電力、およびコストが理由で) 端末よりも基地局で実現可能であり、これらの自由度の増加分は複数ユーザーとの同時通信に使用できます。ただし、同時にアドレス指定した複数のユーザーが、この方法で生じたユーザー間の干渉をなくすために共同処理を簡単に実行できないことを考えると、さらに困難な問題になります。大規模 MIMO は、基地局に十分な数のアンテナがある場合、固有のビームフォーミングと大比合成による効率的な線形処理が適になるという事実に基づいています。そのような処理はきわめて簡単なだけでなく、アンテナアレイのサイズに応じて規模が直線的に変化し、必要なプロセッサ間通信は非常に限らるため魅力的です。ただし、アンテナは低価格ですが、数百の RF フロントエンドおよび ADC/DAC を備えた超大型アレイは複雑で、電力を消費します。したがって、大規模に近い事例を調査することに関心が集まります。たとえば、小平均二乗誤差 (MMSE) やゼロフォーシング (ZF) など、アンテナの数が大きな効果を得るには不十分でも、線形の MIMO レシーバーを使用するには十分な事例です。 MMSE と ZF は、その複雑性がアンテナの数の 3 乗に比例するので、一般に不適当です。

ザイリンクスは、その FPGA および MPSoC をベースにして、 MIMO 符号化/復号アルゴリズムの高速で効率的な処理向けにさまざまな適化 IP ブロックを提供します。一般に、 FPGA ベースで想定可能なハードウェアアクセラレーションの種類には、ベースバンド信号処理、上位層および伝送のアクセラレーション、無線信号の前処理などがあります。ベースバンド信号処理アクセラレーションはすべての種類の無線エアインターフェイスについて想定可能で、かなりの演算複雑性が要求される高度なシステム構成および機能には部分的に適用できます。

フロントホールとバックホールのソリューション

C-RAN アーキテクチャでは BBU と RRH が互いに分離されます。 BBU が標準では中央局またはクラウドに設置されるのに対して、 RRH はセルサイトの全域に分散されます。これらの物理的に分離された無線ユニットは、標準では、対応する BBU に各 RRH を接続する 1 つの CPRI ポートと CRPI インターフェイスを介して接続します。 20MHz の LTE チャネル帯域幅を持つ 2 本のアンテナが各 RRH にある場合、CPRI インターフェイスには IQ サンプルの伝送に備えて 2.45Gb/s の容量が必要です。大規模 MIMO を使用する場合は、 BBU と RRH 間のポイントツーポイント CPRI 容量は不十分であり、徹底的に増やして IQ サンプルの伝送を可能にする必要があります。たとえば、チャネル帯域幅が 20MHz で RRH に 16 本のアンテナがある場合、BBUと RRH 間には 19.66Gb/s の CPRI 容量が必要です。チャネル帯域幅が 100MHz を超えると、この問題は悪化します。これは、現在の C-RAN フロントホールアーキテクチャでは、 5G ネットワークアーキテクチャでの容量拡充要件に対応できないことを意味します。現在、 CPRI ポートあたりの大伝送容量は 10 ～ 25Gb/s です。この制限を克服するには、 BBU と RRH 間で機能を柔軟に分割して、無線機能だけでなく L1 機能または L1+L2 機能も RRH で実行できるようにする必要があります。さらに、 BBU と RRH 間のインターフェイスを回線交換 CPRI からパケット交換イーサネットに変更して、フロントホールのデータ伝送をより効率化する必要があります (図 8 参照)。





これらの変更を実装するためにさまざまな機能分割オプションが研究され、フロントホール容量の低下、 CoMP の影響、 RAN仮想化利得などのトレードオフが生じました。ネットワークアーキテクチャの観点から、 (一部の 5G アプリケーションで非常に重要な) 小限の終端間レイテンシを実現するには、 5G コアと、モバイルデバイスにも近いアプリケーションサーバーを分散することでバックホール遅延を解消することが必ず必要です (モバイルエッジコンピューティング)。フロントホールの要件は、デジタル処理がデータセンターとリモート無線ユニット間でどのように分けられているかに応じて変更できます。使用可能なフロントホール容量とレイテンシ要件によっては、RRH で実行できるベースバンド処理を増やしてフロントホール要件を緩和する機能分割の利用が必要な場合があります。 5G ネットワークでは、これはさらに動的に実行され、特定のアプリケーション要件に適合することもありますが、ソフトウェア定義ネットワーキングやネットワーク機能仮想化、さらにはプログラム可能で設定可能なデバイスに依存します。

多くの小規模な基地局に接続する無線バックホールまたはフロントホールでは、アクセスリンクの多くのソリューションもバックホールリンクの対象になります。たとえば、ポイントツーポイントバックホール無線リンクにこれまで使用されていた高い周波数帯がアクセスリンク向けに検討されています。トポロジの柔軟性を高めて設置を簡単にするため、バックホールリンクに対しては大規模 MIMO に基づいたビームフォーミングも検討されています。 RRH は一般に据え置き型なので、モバイルユーザーを追跡してチャネルを頻繁に評価するという課題は、アクセスリンクと比較して緩和されます (アクセスリンクでは、これらはミリ波および大規模 MIMO にとって大きな問題)。アクセスリンクとバックホールリンク間のテクノロジは同様なものになるため、インターフェイスの多くが同じになる可能性があります。 LTE では中継器が既に使用できます。将来のシステムでは、たとえば中継器が同じ周波数帯域内で全二重伝送を使用する場合、効率をさらに向上できる可能性があります。統合化されたバックホールとアクセスを得るためのより限定された方法は、バックホールが個別のリソースを使用する場合であっても、無線通信リソース管理アルゴリズムでバックホールの制限を考慮に入れることです。

図 9 に示すように、現行および計画上のザイリンクス FPGA デバイスおよび MPSoC デバイスのプログラミング性能と演算性能により、効率的なデザインと、 RRH と BBU 間での C-RAN の柔軟な機能分割が大幅に促進されます。 L1 および無線機能(DUC/DDC、 CFR、 DPD および ADC/DAC)、 CPRI ゲートウェイ、 NGFI インターフェイスを内蔵したシングルチップ RRH デザイン、バックホールインターフェイスに対する高速接続と組み合わせた BBU ベースバンド機能により、 5G ネットワーク展開の柔軟性が高まり、アップグレードが容易になります。


図 8 : RRH と BBU 間でのさまざまな機能的な分割 [参照 3]

WP476_08_041316

vEPC/EPC

RLC

PDCP RRC

MAC

PHY

RF

IQ Data

IQ Data IP Packets

PDCP PDU (Bits)

PDCP RRC

RF

PHY

MAC

RLC

IP Packets

RLC

PDCP RRC

MAC

RF

MAC PDU (Bits)

PHY

RLC

PDCP RRC

MAC

PHY-H

RF

Bits/Symbols

IP Packets

PHY-L

IP Packets

RLC

PDCP RRC

RLC PDU (Bits)

RF

PHY

MAC

IP Packets

PDCP RRC

RF

PHY

MAC

RLC

Decreasing Fronthaul Capacity RequirementMore Stringent Delay Requirement

Centralized Distributed

Cor

eN

etw

ork

Bas

eban

dP

roce

ssin

g U

nit(

s)B

ackh

aul

Fro

ntha

ulR

RH





最新の RF アーキテクチャ

高速 ADC/DAC を用いる直接 RF 変換は、現代の RF トランシーバーにとっての技術破壊です。超高速 DAC は、直接デジタル合成を使用して、直交変調器、アジャイルローカルオシレーター、信号フィルタリングなどのアナログ機能をデジタル領域に移します。直接デジタル合成パーティションを備えた超高速 DAC は、低消費電力化、高速化、ダイ面積の小型化、および低コスト化の点でデジタル処理がアナログ処理以上に調整できるという利点があります。ただし、これらの利点を実感できるのは、デジタル領域からアナログ領域への直接信号変換が実現可能な場合だけです。超高速 DAC はデジタル/アナログ変換領域の橋渡し役を果たすことで、これを可能にする技術です。超高速 DAC は、変換速度が 1.5GSPS を超える複数のナイキスト帯で動作して RF 信号を直接合成する混合信号デバイスであると一般には見なされ、少なくとも 500MHz のアナログ帯域幅の出力信号を 2.0GHz 以上のキャリア周波数で合成します。図 10 を参照してください。


図 9 :ザイリンクスによる 5G 超高密度ネットワークの C‐RAN ソリューション (RRH、フロントホール/バックホールインターフェイス、 BBU) の例

WP476_09_050216

Xilinx Device(s) for I/Q orData Transport Switch(s)

Xilinx Device(s)for Acceleration

Xilinx Device(s) forFull Processing

ET

H/C

PR

I

DA

C/A

DC

I/F

DU

C

CF

R

DP

D

DDC/AAA DA

C/A

DC

Ana

log

Fro

nten

d

PA

LNA Dup

lexe

r

Radio Module/RRH

Digital Radio Analog Radio

ET

H/C

PR

I

FF

T/IF

FT

MIM

O

Cha

nnel

Cod

ing

MO

D/D

EM

OD

PD

CP

RLC

MA

C

Channel Card

Baseband PHY L2

ET

H/C

PR

I

Rad

io o

ver

Eth

erne

t

Interconnect Module

Radio Data Switch

Eth

erne

t

IP S

ec/IP

UD

P

SC

TP

G

TP

-U

Backhaul

RR

M

RR

C

L3 Base Station Application

IEE

E 1

588

SynchApplication

Rad

io S

ampl

es +

Con

trol

Management Data

Bac

khau

l

ET

H/C

PR

I

FF

T/IF

FT

MIM

O

Cha

nnel

Cod

ing

MO

D/D

EM

OD

PD

CP

RLC

MA

C

Channel Card

Baseband PHY L2

CP

RI/O

BS

AI

DA

C/A

DC

I/F

DU

C

CF

R

DP

D

DDC/AAA DA

C/A

DC

Ana

log

Fro

nten

d

PA

LNA Dup

lexe

r

Radio Module/RRH

Digital Radio Analog Radio

Tran

spor

t Pro

toco

l

Inte

rnal

Tra

nspo

rt P

roto

col (

Use

r/C

ontr

ol D

ata)

Internal Transport Switch

Internal Transport Protocol (Backhaul & Control Data)

Tran

spor

t Pro

toco

l

Rad

io S

ampl

es +

Con

trol

O&M

GN

SS

/GP

S

Time/Frequency Reference

IEEE Std1588 Packets from GTP-U

Control & Management Data

Con

trol

Dat

a Small scale radio IQ

switch: Connection to BB, daisy chain radios,

rt, etc.oppusycnadnuder

High capacity BB/Radio switch might be located in

channel card or stand- alone switch module

RRH BBU

CP

RI

AAA: Active Antenna Arrays

Rad

io o

ver

Eth

ern

et





従来の RF トランスミッターアーキテクチャ (ゼロ IF、複素 IF、実 IF) と比較して、 RF 直接サンプリングアーキテクチャは占有ダイ面積が小さくコンポーネント数が少なくて済みます。このアーキテクチャは低消費電力で動作し、優れた動的性能を発揮します。超高速 DAC には RF 性能の点で、ほかのトポロジと比較してかなり大きな利点があります。直接デジタル合成にデジタルフィルタリングを実装したデジタルアップコンバーションは、利得位相誤差をなくし、ローカルオシレーターの漏れを小限に抑えた完全なキャリア抑圧を実現します。結果として、64QAM のような高次変調信号を送信する場合、優れた EVM性能が得られます。エンベデッド直交変調器および数値制御オシレーターにより、 RF 直接サンプリングは、 6GHz 未満の全範囲で調整可能なアジャイルトランシーバーになります。たとえば、マルチキャリア、マルチバンド、およびマルチスタンダード信号 (GSM、 WDMA、 LTE、将来の 5G エアインターフェイスなど) を単一デバイスで合成できます。直接 RF 変換のもう 1 つの利点は、デジタルプレディストーション機能の低コストで効率的な実装が可能であることです。基地局は電力増幅器の線形化に DPD 手法を用います。 DPD 手法には、 PA 出力のモニターすること、 PA 歪み積 (図 10 の測定パス) を検出して、混変調および隣接チャネルの漏れ電力を補正することが必要です。一般に、DPD 帯域幅を広げるには、DPD フィードバック帯域幅を信号の帯域幅の 5 倍にする必要があります。 100MHz のキャリアアグリゲーションアプリケーションでは、 DPD 帯域幅を500MHz 以上にする必要があることを意味します。また、 DPD フィードバックは主要送信パスの障害との違いを認識できないため、このフィードバックによって信号の減衰が増加する可能性はありません。したがって、DPD フィードバックパスには優れた直線性が必要です (これにより、コストと回路の複雑性が増加)。シングルチップデジタル無線ソリューションと内蔵の超高速 ADC/DAC は、基板上のアクティブコンポーネントの数を削減するので、アクティブなアンテナアレイと大規模 MIMOアーキテクチャの設計および実装をさらに簡略化します。つまり、 RF 直接サンプリングトランシーバーは、 (外部ミキサーなしの) 6GHz 未満の周波数帯と (外部ミキサーありの) 6GHz 以上の周波数帯での 5G 無線アプリケーションにとって理想的な RFアーキテクチャです。


図 10 :ザイリンクスによるシングルチップ無線ソリューション [参照 4]

WP476_10_060116

16/33GTransceiver

16/33GTransceiver

CP

RI

Map

per

/ De-

Map

per

System Monitoring Configurationand Interface to Baseband

Silicon IP DUC – Digital Up-ConverterDDC – Digital Down-ConverterDPD – Digital Pre-DistortionCFR – Crest Factor Reduction

Soft IP

DPD ParameterEstimation

DPD Feedback(Measurement Path)

Integration of ADC/DACwith DFE will eliminate the

JESD Interface (Lower Power and Latency)

DDC

DUC

JESD204A/B

JESD204A/B

Transceiver

TransceiverCFR

PL and AMS

Xilinx All Programmable DeviceFPGA / MPSoC

PS

DPDHW

CPU1DPD SW

CPU0O&M

Opt

ical

Tra

nsce

iver

DAC

DAC

DAC

DAC

DAC





5G でのプログラミング性の役割5G システムは、既存のネットワークよりはるかに広い範囲のデバイスとアプリケーションをサポートする必要があります。プログラミング性による柔軟性は、 5G ネットワークで新しいサービスの市場投入時間の短縮と効率的なスケーリングをサポートする重要な特性です。プログラミング性により、ネットワーク事業者は新技術を素早く採用したり、ネットワーク要件の継続的変更に適合したりできます。ネットワークプランナーは、必要な柔軟性またはリコンフィギュレーション能力、およびネットワークでプログラム可能にする必要がある層 (単数または複数) を決定する必要があります。新しいサービス要件、接続性能 (広い帯域幅や低いレイテンシなど)、ネットワーク機能の仮想化などは、ネットワークのプログラミング性および柔軟性が必須であることを示しています。トランスポートネットワークのプログラミング性により、ネットワーク事業者はトラフィックの動特性を活用して、ネットワークのさまざまなセグメントにわたってリソースの使用率を適化できます。プログラム可能なトランスポートネットワークでは、トランスポートリソースを複数のスライスに容易に分割できます。これらのスライスをさまざまなクライアント (たとえば、企業またはサービスプロバイダー ) に割り当てることにより、リソースの効率的な共有が可能です。プログラム可能なトランスポートネットワークを使用すると、ネットワーク全体にわたってリソースが必要な場合に、サービスに割り当てられたリソースを拡大または縮小できます。ネットワーク制御は集中または分散することが可能であり、ネットワークは使用のシナリオに応じて個別に動作させることができます。

ネットワークスライスは、アプリケーションで必要とされているものが低レイテンシ、小消費電力、広いエリアカバレッジのいずれであるかにかかわらず、さまざまなデバイスタイプでサポートされている広範なアプリケーションのニーズを満たすように構成できます。したがって、スライシングは、差別化されたサービスに必要なサポートをもたらすことができます。2020年までに想定されるユースケースでは、スピード、容量、セキュリティ、信頼性、可用性、レイテンシ、および消費電力の点で拡張性が高く、プログラム可能な新しい種類の無線接続が必要になります。 SDN、 NFV、 MEC、および一般的なクラウドテクノロジでは、ネットワークをその土台となる物理的インフラから切り離すことができるので、ネットワークおよび接続をサービスとしてプログラムで提供できます。 SDN の優位点は、物理ネットワークインフラの抽象性をもたらす能力にあります。ネットワーク全体のプログラミング性、つまり全体としてのネットワークの動作を変更する性能により、 SDN はネットワークの管理を大幅に簡略化します。SDN によって提供されるネットワークプログラミング性のレベルにより、さまざまなサービス展開に合わせてカスタマイズされて適化された一部のネットワークスライスを、物理的および論理的に同じネットワークインフラを使用して構成できます。つまり、 1 つの物理ネットワークが広範囲のサービスをサポートし、これらのサービスを適な方法で提供できます。

NFV は、ネットワーク機能をハードウェアから切り離すことにより、ネットワーク機能を専用ハードウェアの代わりに汎用プロセッサでのプログラムによって実装できます。これにより、オンデマンドサービスの提供をサポートする即時のスケーラビリティが有効になります。 NFV によって得られる大の利点は、その場所に依存しないネットワーク機能を実行する柔軟性です。ネットワーク機能は仮想化により、特定の場所またはノードに制限されなくなります。同じネットワーク機能が、さまざまなネットワークスライスに対してさまざまな場所で実行できます。ユースケースによっては、ネットワーク機能を集中型データセンターに配備するか、または基地局の近くに配備できます。それに合うようにネットワーク機能を展開することにより、物理的に同じインフラでレイテンシの異なる接続が可能になります。 NFV 以外の環境であっても、さまざまな展開シナリオや NFV ベースのプラットフォームとの対話をサポートするために、プログラミング性が大いに要求されます。

プログラミング性とコンフィギュレーション性に対する 5G ネットワークの強い要求を考慮すると、 FPGA、汎用プロセッサ、および DSP は、さまざまなデザインオプションおよび柔軟性を提供することができ、概念実証から生産開始までデザインのさまざまな段階で使用できる候補になります。 ASIC と比較して、 FPGA は、柔軟性、短い製品開発サイクル、市場投入時間の迅速化など、有意義な価値を設計者にもたらします。 GPP や DSP とは対照的に、 FPGA は、演算負荷の高いアルゴリズムの処理中にリアルタイムクロッキング、アクセラレーション、および並列処理を利用できます。過去には低速、低容量のデザインに選ばれていましたが、現在の FPGA は 500MHz という性能障壁も容易に突破します。ロジック密度がかつてないほど高まり、エンベデッドプロセッサ、 DSP ブロック、ゾーンクロッキング、高速シリアルインターフェイスなど、その他の機能が低価格で統合されている新世代の FPGA は、ほぼすべてのデザイに対して説得力ある価値提案となります。拡張 FPGA デザインフローでは、デザインロジックが既に合成されており、検証済みで特性評価済みの FPGA デバイスにマップされるようになっているため、複雑で時間のかかるプロジェクトのフロアプラン、配置配線、タイミング解析、マスク作成/再作成の各段階を省略できます。

新世代の FPGA は、ネットワーク処理のフローとサービスに悪影響を与えずに、実行時のブロックレベルのパーシャルリコンフィギュレーションもサポートしています。これにより、仮想化環境および非仮想化環境で無線、ベースバンド、パケットコアデザインの柔軟性を高めることができます。5G は多くのユースケース、スペクトラム帯域、帯域幅の組み合わせをカバーすることを意図し、新世代 FPGA は総所有コストを低減し、製品ライフサイクルを延長します。さらに重要な点として、新世代 FPGAはカスタマイズ可能で 5G 時代に特有のユースケース要件を満たすことができます。





ザイリンクスは、 20nm UltraScale™ ファミリの成功をベースにして、 FPGA、 3D 集積回路、および MPSoC の新しい 16nmUltraScale+ ファミリを導入し、新しいメモリテクノロジとマルチプロセッシング SoC テクノロジを一体化させて、 1 世代先の価値を実現しました。さらに高レベルの性能および統合を可能にするため、 UltraScale+ ファミリは SmartConnect という新しいインターコネクト適化テクノロジも組み込んでいます。これらのデバイスは、ザイリンクスの UltraScale ポートフォリオを、現在は 20nm と 16nm の FPGA、 3D 集積回路、および MPSoC にまで広げ、 16nm FinFET テクノロジをベースにした 1 ワットあたりの性能の大幅な向上を活用しています。システムレベルでの適化により、 UltraScale+ ポートフォリオは、従来のプロセスノードの移行をはるかに上回る価値を実現し、 28nm デバイス全体で 1 ワットあたりのシステムレベル性能が 2 ～ 5 倍になり、はるかに高度なシステム統合とインテリジェンス、高レベルのセキュリティが得られます。ザイリンクスの UltraScale+製品は、処理負荷の高い機能にとって大のボトルネックであるメモリインターフェイスを解決します。新しいメモリ拡張プログラマブルデバイスは UltraRAM を内蔵しており、大で 360Mb の容量を提供します。 UltraRAM は、適なシステム消費電力、柔軟性、および予測可能な性能を提供しながら、アプリケーションによっては外部メモリを置き換え、総コストの削減を可能にします。ザイリンクスは、 SmartConnect と呼ばれる高度なツール方式の FPGA 向けインターコネクト適化テクノロジを開発しました。 SmartConnect は、橋渡し役として異なる種類のインターフェイスを自動制御して、インターコネクトを特定のアプリケーション要件に合致させます。ハイエンドのザイリンクス UltraScale+ ポートフォリオは、 3D トランジスタと第3 世代のザイリンクス 3D 集積回路の能力を組み合わせて活用します (図 11 参照)。

Zynq® UltraScale+™ MPSoC は、前例のないレベルのヘテロジニアスマルチプロセッシングを実現する上に、先進の FPGA テクノロジを利用します。これらの新デバイスでは、 1 ワットあたりのシステムレベル性能が以前の代替品と比較してほぼ 5 倍になっています。処理サブシステムの中心は、 64 ビットのクワッドコア ARM Cortex-A53 プロセッサで、ハードウェアの仮想化と非対称の処理が可能です。また、この処理サブシステムは、デュアルコア ARM Cortex-R5 リアルタイムプロセッサを内蔵して確定的な動作に対応しており、応答性、高スループット、および低レイテンシを保証して、高レベルの安全性と信頼性を確保します。独立したセキュリティユニットは、マシン間通信やインダストリアル IoT アプリケーションの標準要件である、セキュアブート、キー管理とヴォールト管理、改ざん防止性能などの防衛クラスのセキュリティソリューションを実現します。完全なグラフィックスアクセラレーションおよびビデオ圧縮/解凍を実現するため、MPSoC は ARM Mali-400MP グラフィック専用プロセッサと共に H.265 ビデオコーデックユニットも搭載しています。さらに、システムモニタリング、システム管理、処理エンジンのそれぞれの動的な電力ゲーティングをサポートする専用のプラットフォームとパワー管理ユニットが追加されています。


図 11 :ザイリンクスの UltraScale+ アーキテクチャおよび機能 [参照 4]

WP476_11_050316

ApplicationProcessing

Real-TimeProcessing

GraphicsProcessing

PowerManagement

Memory Safetyand Security

General andHigh-Speed Connectivity

VideoCodec

IntegratedBlocks

(PCIe, Ethernet) Transceivers

AMS

UltraRAM

Processing System

Programmable Logic

ARM Cortex- A53

• Application Processor• 64-bit Quad-Core

Video CODECs

• 8K x 4K (15fps)• 4K x 2K (60fps)

UltraScale FPGA Logic

• UltraRAM, PCIe Gen4, 100G Ethernet, AMS

Graphics Processor

• ARM Mali-400MP• Support for OpenGL

ARM Cortex- R5

• Real-time Processors• 32-bit Dual-Core

Safety and Reliability

• System Isolation• Error Mitigation, Lockstep

Security

• Info Assurance, Trust, Anti-Tamper, TrustZone, Key & Vault Management

Power Management

• Power Gating• Power Islands





ザイリンクスの 5G での価値提案と製品ロードマッププログラマブルロジックデバイスは、アルゴリズムおよび提案を検証するためのプラットフォームを作成し、技術提案の実現可能性を調査、測定、実証する概念実証システムを構築して、標準化、初期の商用化、および終的な製品化の前に研究グループ内部で合意を形成する上で中心的な役割を果たします。

ザイリンクスデバイスは、 5G の概念実証を開発するシステムベンダー、キャリアエコシステム、および学界で望まれているコンポーネントです。高性能、低コストの 16nm Zynq UltraScale+ MPSoC への移行により、 5G ネットワークの実地試験システムおよび初期の商用化への道筋ができます。 5G の標準化、技術開発、および概念実証プログラムを実現する際の業界リーダーとの技術的な共同作業により、ザイリンクスはシステムレベルのネットワークプランニング、展開、および関連する課題の理解を深めることができました。これらの業界共同作業を通じて得られたパートナーシップと有益な経験は、ザイリンクスが既存のデザインを改善し、その製品の次世代の新技術 (つまり、 7nm シリコンファミリ ) を切り開き、デザインツール、ソフトウェアライブラリとハードウェアライブラリ、 IP ブロック、およびリファレンスデザインを適化して、 5G の商用化とネットワークの広範な展開に、適な電力、性能、コストで対応する一方で、製品投入時間を短縮する利点と、要望の高い柔軟性およびスケーラビリティをカスタマーに提供するのに役立ちます。

ここでも注目すべき重要なツールは Vivado® 高位合成 (HLS) ツールおよびライブラリです。 Vivado HLS は、 5G 向けに検討中の数多くのアルゴリズムの迅速な調査と微調整に非常に役立ちます。 RTL を使用してアルゴリズムのモデルをハードウェアに変換するには数か月間の労力が必要であり、変更と繰り返しの作業を行う余裕はありません。 Vivado HLS は、 C モデルを検証済みの RTL およびテストベンチに変換することにより、デザインのタイムラインを数か月から数週間に短縮します。 VivadoHLS は、 MATLAB™ ソフトウェアなど、アルゴリズムのモデリングツールやシミュレーションツールと適切に連携します。このツールはアルゴリズムと併用が容易なだけでなく、システム設計者にとって使用が簡単です。これは、 RTL またはブロックレベルの詳細、さらに FPGA 内部のクロッキング制約を理解する必要なしに、 C モデルおよび C/C++ インプリメンテーションのインポートできます。

ザイリンクス SDSoC™ ソフトウェア開発環境は、ヘテロジニアスな All Programmable SoC および MPSoC インプリメンテーション向けの使いやすい包括的なデザイン環境を含むエンベデッド C/C++ アプリケーション開発ツールを提供します。業界初の C/C++ フルシステム適化コンパイラを完備しているので、 SDSoC は、システムレベルプロファイリング、プログラマブルロジックでの自動ソフトウェアアクセラレーション、自動システムコネクティビティ生成、およびプログラミングを迅速化するライブラリを提供します。また、 SDSoC により、エンドユーザーとサードパーティのプラットフォーム開発者はシステムレベルのソリューションを迅速に定義、統合、検証することが可能になり、エンドカスタマーはカスタマイズされたプログラミング環境を使用できるようになります。


図 12 :ザイリンクス SDSoC ソフトウェア開発環境 [参照 5]

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The SDSoC Development Environment

• Embedded C/C++ application development experience

• System-level profiling

• Full system optimizing compiler

• Expert use model for platform develpers & system architects

C/C++ DevelopmentRapid

system-levelperformanceestimation System-level Profiling

Specify C/C++ Functionsfor Acceleration

Full SystemOptimization Compiler

SoC MPSoC





OpenCL、 C、および C++ 向けのザイリンクス SDAccel 開発環境は、 FPGA を活用するデータセンターアプリケーションのアクセラレーションで 1 ワットあたりの性能を大 25 倍にできます。 SDAccel 開発環境は、 OpenCL、 C、および C++ カーネルの任意の組み合わせをサポートする業界初の構造適化コンパイラのほかに、ライブラリ、開発ボード、初となる CPU/GPUのような FPGA の開発環境や実行環境を兼ね備えています。図 13 を参照してください。

ザイリンクスは、デジタル無線フロントエンド、コネクティビティ、ベースバンドアクセラレーション、フロントホール/バックホールモデルおよびパケット処理の各機能をサポートした無線インフラの主要メーカーです。ザイリンクスのシリコンプラットフォームが備えるプログラミング性、柔軟性、およびスケーラビリティという重要な価値提案により、ザイリンクスの製品ポートフォリオは、特にさまざまなフォームファクター、周波数、帯域幅、および無線アクセステクノロジをサポートする必要がある無線アプリケーションにきわめて良好に対応することができます。ザイリンクスは、 LTE の市場公開に合わせて28nm での無線インフラ向けターゲットデバイスを導入しました。ザイリンクスは、セルラー方式無線電話、ベースバンドCPRI スイッチング、およびベースバンドの負荷軽減機能向けプログラマブルデバイスの業界主要メーカーでもあります。ザイリンクスの 20nm シリコンプラットフォームは、 5G 概念実証向けプラットフォームです。さらに、ザイリンクスの 16nm シリコンテクノロジは、 LTE-Advanced Pro 製品の要件と 5G 概念実証の初期の商用化に対応することに主眼が置かれています。ザイリンクスは、市場への深い浸透、社内の専門知識と経験、 7nm でのテクノロジに積極的に投資するシステムベンダーとのパートナーシップを活用して、 2020 年以降の 5G 機器の製品化と広範な市場投入を可能にします。そして、今後も無線/有線インフラおよび C-RAN データセンターの主要な半導体メーカーであり続けます。


図 13 : OpenCL、 C、および C++ 向けのザイリンクス SDAccel ソフトウェア開発環境 [参照 5]

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Compiler Debugger

PCIe

Profiler Libraries

OpenCL, C, C++ Application Code

x86-Based Server FPGA-Based Accelerator Boards

SDAccel Design Environment





まとめ第 5 世代のワイヤレスシステムはモバイル通信システムに一大改革をもたらし、ユビキタスで、きわめて高スループットかつ低レイテンシのユーザー体験を時と場所を選ばず提供します。5G システムでシステム容量とリアルタイム応答性が大幅に向上したことにより、没入型でリアルな体験をユーザーに提供する新しいサービスが可能になります。ミッションクリティカルなマシン通信や IoT の実現には、大量のデバイス間で信頼性の高いコネクティビティが求められ、このためには 5G システムが不可欠です。

ザイリンクスは、 5G の概念実証、技術的な試作、そして 5G ネットワーク向けの大規模な民生ワイヤレス製品の初期実装という開発を促進する先端の All Programmable FPGA プラットフォームおよび SoC を提供することで、重要な役割を担っています。

参考資料1. 『3GPP RAN 5G Workshop Summary』 (RWS-150073)、 2015 年 9 月

2. 『Recommendation ITU-R M.2083-0, IMT Vision - Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2020 and beyond』、 2015 年 9 月

3. 『NGMN 5G White Paper』、 2015 年 3 月

4. ザイリンクス『UltraScale+ アーキテクチャおよび製品概要』

5. ザイリンクスのソフトウェア開発環境


図 14 : 5G の開発および展開スケジュールに沿ったザイリンクスの製品ロードマップ

LTE

WP476_13_041316

CY2015

Xilinx 28nmKintex®

Artix®

Zynq® SoCVirtex®

CY2013

Performance / Watt

Bo

M C

ost

Red

uct

ion

CY2011

Xilinx 7nmSIlicon Platform

5G PoCs

NFV C-RAN/V-RAN MEC

5G Development

Pre-5G Trials andProductization

Industry’s leadingPlatform for 5G PoC

First to Market

SDN2010-2015 2015-2020 2020-2025

Xilinx 20nmKintex UltraScale™

Virtex UltraScale

Xilinx 16nmKintex UltraScale+

Zynq MPSoC™

Virtex UltraScale+

LTE-A and Pre-5G

5G Commercialization





改訂履歴次の表に、この文書の改訂履歴を示します。

免責事項本通知に基づいて貴殿または貴社 (本通知の被通知者が個人の場合には「貴殿」、法人その他の団体の場合には「貴社」。以下同じ ) に開示され

る情報 (以下「本情報」といいます) は、ザイリンクスの製品を選択および使用することのためにのみ提供されます。適用される法律が許容す

る大限の範囲で、 (1) 本情報は「現状有姿」、およびすべて受領者の責任で (with all faults) という状態で提供され、ザイリンクスは、本通知

をもって、明示、黙示、法定を問わず (商品性、非侵害、特定目的適合性の保証を含みますがこれらに限られません)、すべての保証および条

件を負わない (否認する ) ものとします。また、 (2) ザイリンクスは、本情報 (貴殿または貴社による本情報の使用を含む) に関係し、起因し、関

連する、いかなる種類・性質の損失または損害についても、責任を負わない (契約上、不法行為上 (過失の場合を含む)、その他のいかなる責任

の法理によるかを問わない) ものとし、当該損失または損害には、直接、間接、特別、付随的、結果的な損失または損害 (第三者が起こした行

為の結果被った、データ、利益、業務上の信用の損失、その他あらゆる種類の損失や損害を含みます) が含まれるものとし、それは、たとえ

当該損害や損失が合理的に予見可能であったり、ザイリンクスがそれらの可能性について助言を受けていた場合であったとしても同様です。

ザイリンクスは、本情報に含まれるいかなる誤りも訂正する義務を負わず、本情報または製品仕様のアップデートを貴殿または貴社に知らせ

る義務も負いません。事前の書面による同意のない限り、貴殿または貴社は本情報を再生産、変更、頒布、または公に展示してはなりません。

一定の製品は、ザイリンクスの限定的保証の諸条件に従うこととなるので、 http://japan.xilinx.com/legal.htm#tos で見られるザイリンクスの販売

条件を参照してください。 IP コアは、ザイリンクスが貴殿または貴社に付与したライセンスに含まれる保証と補助的条件に従うことになりま

す。ザイリンクスの製品は、フェイルセーフとして、または、フェイルセーフの動作を要求するアプリケーションに使用するために、設計さ

れたり意図されたりしていません。そのような重大なアプリケーションにザイリンクスの製品を使用する場合のリスクと責任は、貴殿または

貴社が単独で負うものです。 http://japan.xilinx.com/legal.htm#tos で見られるザイリンクスの販売条件を参照してください。

自動車用のアプリケーションの免責条項ザイリンクスの製品は、フェイルセーフとして設計されたり意図されてはおらず、また、フェイルセーフの動作を要求するアプリケーション

(具体的には、 (I) エアバッグの展開、 (II) 車のコントロール (フェイルセーフまたは余剰性の機能 (余剰性を実行するためのザイリンクスの装置

にソフトウェアを使用することは含まれません) および操作者がミスをした際の警告信号がある場合を除きます)、 (III) 死亡や身体傷害を導く

使用、に関するアプリケーション) を使用するために設計されたり意図されたりもしていません。顧客は、そのようなアプリケーションにザ

イリンクスの製品を使用する場合のリスクと責任を単独で負います。

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いただきます。なお、このメールアドレスへのお問い合わせは受け付けておりません。あらかじめご了承ください。

日付バージョン内容

2016 年 6 月 13 日 v1.0 初版


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