R18 5G ワイヤレスグループ RAN1 テクニカルハイライト

3GPPRelease 18は最初の5G-Advancedバージョンであり、AI/ML統合、XR/産業用IoT向けの極限性能、モバイルIAB、位置測位の強化、最大71GHzまでのスペクトル効率に焦点を当てています。RAN1は、RAN最適化におけるAI/MLと、物理層の進化を通じた人工知能（PHY/AI）の強化をさらに推進しています。

I. RAN1の主な機能（物理層と人工知能/機械学習の革新）

1.1 MIMOの進化： マルチパネルアップリンク（8レイヤー）、最大24 DMRSポートのMU-MIMO、マルチTRP TCIフレームワーク。

• 動作原理： 複数のTRPパネルにわたる統一されたTCIフレームワークを通じて、Type I/II CSIレポートを拡張します。gNBはMU-MIMO用に最大24個のDMRSポートをスケジュールし（Rel-17では12個）、各UEが8レイヤーのULリンクを使用できるようにします。DCIは共同TCI状態を示し、UEはパネル全体で位相/プリコーディングを適用します。
• 進捗： Rel-17のマルチTRPは統一されたシグナリングを欠いており、高密度展開ではスペクトル効率が20〜30％低下しました。レイヤーの制限により、各UEのULスループットは4〜6レイヤーに制限され、スタジアム/音楽フェスティバルではアップリンク（UL）容量が40％増加しました。

1.2 AI/ML CSIフィードバック圧縮、ビーム管理、位置測位に適用。

• 動作原理： ニューラルネットワークは、オフラインでトレーニングされたコードブックを使用して、Type II CSI（32ポート→8係数）を圧縮します。gNBはRRCを介してモデルを展開し、UEは圧縮されたフィードバックを報告します。ビーム予測は、L1-RSRPパターンを使用して、ハンドオーバー前にビームを事前配置します。
• プロジェクトの進捗： CSIオーバーヘッドはDLリソースの15〜20％を消費します。ビーム管理の失敗率は、高移動シナリオ（例：高速道路）で25％にも達します。
• 改善された結果： チャネル状態情報（CSI）オーバーヘッドが50％削減、ハンドオーバー成功率が30％向上。

1.3 カバレッジの強化（アップリンク全電力送信、低電力ウェイクアップ信号）。

• 動作原理： gNBはUEに信号を送信し、すべてのアップリンクレイヤーに全電力出力を適用します（レイヤーレベルの電力バックオフなし）。独立した低電力ウェイクアップレシーバー（デューティサイクル制御、感度-110dBm）は、メイン受信サイクルの前にウェイクアップ信号（WUS）を受信します。WUSは1ビットのインジケーション情報（PDCCHの監視またはスリープ）を伝送します。
• プロジェクトの進捗： Rel-17のアップリンクカバレッジは、階層的な電力バックオフ（4レイヤーMIMOで3dBの損失）によって制限されています。メインレシーバーは、DRX監視中にUEの電力の50％を消費します。
• 改善効果： アップリンクカバレッジが3dB拡張、IoT/ビデオストリーミングアプリケーションで40％の省電力。

1.4 ITS帯域Sidelinkキャリアアグリゲーション（CA）およびLTE CRSとの動的スペクトル共有（DSS）。

• 動作原理： Sidelinkは、n47（5.9GHz ITS）+ FR1帯域にわたるCAをサポートします。Type 2cのUE間協調自律リソース選択をサポートします。ラウンドトリップ時間（RTT）が500ミリ秒を超えるため、NTN IoTではHARQが無効になっています（オープンループ繰り返しのみがサポートされています）。ドップラー効果の事前補償はDMRSで実行されます。
• プロジェクトの進捗： Rel-17 Sidelinkはシングルキャリアのみをサポートしています（スループット損失50％）。NTN IoT HARQタイムアウトにより、パケット損失が30％発生します。
• 改善効果： V2XプラトーンSidelinkスループットが2倍に増加、NTN IoTの信頼性が95％に達します。

1.5 拡張現実（XR）/マルチセンサー通信（高信頼性低遅延サポート）。

• 動作原理： 新しいQoSプロセス、遅延バジェット1ミリ秒未満、マルチセンサーデータパケットマーキング（ビデオ+触覚+オーディオストリーム）をサポートします。gNBはプリエンプションメカニズムを通じて優先順位を付けます。UEは、予測スケジューリングのために姿勢/モーションデータを報告します。
• プロジェクトの進捗： Rel-17 XRサポートはユニキャストのみをサポートしています。触覚フィードバックの遅延は20ミリ秒を超えています（リモート操作には使用できません）。
• 改善効果： 産業用リモートコントロールにおけるAR/VR +触覚のエンドツーエンドの遅延は5ミリ秒未満です。

1.6 NTN機能の強化（スマートフォンのアップリンクカバレッジ、IoTデバイスのHARQの無効化）。

• 動作原理： Rel-18は、物理層送信を最適化することにより、非地上ネットワーク（NTN）におけるスマートフォンのアップリンクカバレッジを改善し、より高い送信電力とより優れたリンクバジェット管理を可能にして、衛星チャネルに対応します。NTN上のIoTデバイスの場合、長い衛星ラウンドトリップ時間（RTT）のため、従来のHARQフィードバックは非効率的であるため、HARQフィードバックは無効になり、代わりにオープンループ再送信スキームが使用されます。
• プロジェクトの進捗： 以前は、電力制御とリンクマージンが不十分なため、NTN上のスマートフォンのアップリンクカバレッジが限られており、接続性が低下していました。HARQフィードバックは、衛星遅延により、IoTデバイスのスループット低下と遅延の問題を引き起こしました。HARQを無効にすると、フィードバック遅延が解消され、制約のあるIoTデバイスの信頼性が向上します。これにより、地上ネットワークを超えたIoTとスマートフォンの堅牢なグローバル接続が可能になります。

II. RAN1プロジェクトのアプリケーション

• 高密度都市XR（マルチTRP MIMO技術により、AR/VRの遅延を1ミリ秒未満に短縮）;
• 産業オートメーション（AI/MLビーム予測により、ハンドオーバー失敗率が30％削減）;
• V2X/高移動性（Sidelink CAにより信頼性が向上）。

III. RAN1プロジェクトの実装

• gNB PHY（基地局物理層）： CSI圧縮用のAIモデルを統合（例：ニューラルネットワークはType I CSIに基づいてType II CSIを予測し、オーバーヘッドを50％削減）。RRC/DCIを介してマルチTRP TCIを展開し、アップリンクタイミングに2つのTAを使用。
• 端末（UE）： DRXアライメントシグナリング用の低電力ウェイクアップレシーバー（メインRFリンクとは独立）をサポート。