AI駆動型の予測型ISACが実現するスマート電波環境(SRE)
現代の産業環境においては、極めて高い信頼性を誇るワイヤレス接続が求められています。ミリ波(mmWave)周波数帯は、こうしたアプリケーションに必要な高速大容量データ通信を提供できる一方で、遮蔽物に対して極めて脆弱であるという物理的な課題を根本的に抱えています。この課題に対し、ボローニャ大学の研究チームは、センシングと通信を高度に融合させることで「スマート電波環境(SRE)」の概念を具現化するアプローチに乗り出しました。その目指すゴールは、リアルタイムのレーダーセンシングを通じてネットワーク自体が周囲の環境をセンシングし、動的に適応することで、信頼性の高い安定した接続を維持できることを実証することにあります。
図1 ： RISのクローズドループ制御：レーダーデータに基づく送受信機（Tx/Rx）間の動的なビーム選択
核心課題
ミリ波周波数帯では、アンテナアレイを用いて極めて指向性の高いシャープなビームを形成することで経路損失（パスロス）を軽減していますが、環境が厳しく変化の激しい動的な産業環境の動的な産業環境においては、工場内を移動するフォークリフトや作業員などの移動体がこの指向性リンクを容易に遮断してしまいます。これにより、見通し範囲（LOS）の突発的な喪失、ビームのビームミスアライメント（軸ズレ）、リンク信頼性の著しい低下が引き起こされ、最終的には極めて重要なアプリケーションにおける通信停止（サービス中断）を招く事態となります。現在、業界が直面している核心的な課題は、ネットワークアーキテクチャを従来の「リアクティブ（事後対応型）」から「プロアクティブ（事前予測型）」へと転換すること、すなわち、主リンクが完全に切断される前に、差し迫ったリンク遮蔽リスクをいかにして事前に予知し、ミリ秒単位でバックアップリンクをシームレスに起動させるかという問いに答えることにあります。
ソリューション
この課題を解決するため、屋内の実験室において28 GHz帯で動作するポイントツーポイント無線通信リンクが構築されました。送信機と受信機の双方には、動的な指向性ビームフォーミングを確実に実現するため、 TMYTEK社製の BBoxOneおよびBBox Lite フロントエンドアンテナが装備されています。テストシステムは、まず ソフトウェア無線（SDR） デバイスと TMYTEK社製のUD Box 5G をアップコンバータとして使用して28 GHzのテスト信号を生成し、これを送信アンテナアレイへと給電します。一方の受信側では、到着した信号が同一のTMYTEK社製UD Box 5Gを介してダウンコンバート処理され、 2台目のSDRへと入力されることで、受信電力のリアルタイムかつ高精度な評価を可能にしています。
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このアーキテクチャの上で、 77 GHz FMCW MIMOミリ波レーダーが環境を継続的に監視して移動体を高精度に位置特定すると同時に、中央処理装置（CPU）がレーダーの生データを収集・処理し、予測および複数ターゲット追跡アルゴリズムを実行してシステム全体を統合的に制御・統括します。さらに、プロアクティブなバックアップ通信リンクを構築するため、ミリ波帯に対応したRIS 再構成可能インテリジェントサーフェス が導入され、代替となる非見通し（NLOS）経路を創出します。システムが主リンク（LOS）の差し迫った遮蔽を予測すると、 CPUはビームフォーミングパラメータとRISの状態をリアルタイムかつ先回りで自動的に再構成します。
具体的には、 CPUがレーダーの生データを処理し、距離・角度（レンジ・アングル）マップおよび距離・ドップラー（レンジ・ドップラー）マップを生成することで、静的なクラッタ（不要反射）から移動ターゲットのみを正確に分離・抽出します。その後、検出されたデータは教師なし機械学習アプローチであるDBSCANアルゴリズムによって処理され、データポイントが自律的にクラスタリングされて個々のターゲットが識別されます。追跡対象となる各移動体にはカルマンフィルタが適用され、さらに複数ターゲットが混在する環境下でも「測定データと追跡軌跡」の紐付けを正確に行う結合確率データアソシエーション（JPDA）フレームワークが組み合わされています。このアルゴリズムにより、フィルタリングされた移動軌跡から将来の軌道が外挿され、見通し通信（ダイレクトリンク）との潜在的な交差リスクが算出されます。リンクの遮蔽が予知された場合、 CPUはネットワークをプロアクティブに再構成し、 RISリンクを起動させます。このようにビームフォーミングパラメータをリアルタイムに自動調整することで、システムは通信切断（アウトエージ）を未然に防ぎ、シームレスな接続性を維持します。なお、今後の展開としては、ニューラルネットワークを統合することで、より複雑で非線形な移動軌跡の予測にも対応していく予定です。
実証結果と評価
図2では、提案された予測アルゴリズムの有効性を検証するため、受信信号強度指標（RSSI）を主要な性能評価指標として用いています。同図の上部（アルゴリズム無効時）では、作業員が見通し（LOS）パスを横切った際、システムが間に合わず、 20 dB以上の電力低下が発生しています。その結果、受信電力は通信閾値である-50 dBmを下回り、完全な通信遮断（アウトエージ）に至りました。このような激しい減衰は、 28 GHz帯ミリ波通信システムにおいて技術的に想定される現象であり、ミリ波の回折能力が極めて限定的であること、および透過損失が高いことから、人体であっても電波の伝搬経路を深刻に遮断してしまうためです。
一方、同図の下部（アルゴリズム有効時）では、障害物の移動が事前に予測されています。作業員が実際にLOSパスを遮断する前に、中央処理装置（CPU）が先回りでRISリンクを起動し、代替経路へとダイナミックに切り替えます。このプロアクティブな制御の結果、遮蔽が発生している間も通信リンクは完全に維持され、電力の低下はアルゴリズム無効時の20 dBの急落とは対照的に、わずか7 dB程度に抑制されました。
これらの実測結果は、提案されたスマート電波環境（SRE）が、動的なミリ波産業環境においてリンク信頼性を大幅に向上させることを明確に証明しています。レーダーセンシングと予測制御を高度に統合することで、システムは移動する障害物をリアルタイムで正確に追跡し、通信遮断が発生する前にそれを未然に防ぐことが可能となります。