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Network2020のアーキテクチャおよびコア技術 2015年7月23日 日本電気株式会社 テレコムキャリアビジネスユニット 田上 勝巳

Network2020のアーキテクチャおよびコア技術 MIMO技術により、QoE要求に応じた柔軟な セル構成、無線リソース制御を実現 分散アンテナNW

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Network2020のアーキテクチャおよびコア技術

2015年7月23日

日本電気株式会社

テレコムキャリアビジネスユニット

田上 勝巳

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3 © NEC Corporation 2015

Network 2020のアーキテクチャ

価値実現API

仮想化

ネットワーク機能 付加価値サービス機能 異業種のアセット

社会ソリューション

交通制御

エンターテイメント

物流管理

コア トランス ポート アクセス

IMS セキュリティ

状態予測

… …

ビッグデータ

分析・推論 デジタル化

制御・誘導

データセンタ ネットワーク

マネジメント&オーケストレーション

OSS

/BSS

TM

S

エッジ クラウド

セントラル クラウド

アプリケーション サーバ

仮想化技術・ビッグデータ分析連携により、ネットワーク資源を柔軟に活用

機械制御

設備監視 映像分析

映像配信

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サービス特性に合わせた柔軟なネットワーク構成

コネクテドカー(交通制御) 電車内監視カメラ

一次処理

セントラルクラウド

M2M-GW

コア機能

データ解析・予測

コア機能

(モビリティあり)

センサ(環境,インフラ)

リアルタイム処理

動画データの蓄積と解析 M2Mアプリ

サービスにより異なるデバイスのアクセス特性に合わせて、ネットワークの機能やリソースを柔軟に配備することで、多様なサービス要件を効率良く実現

M2Mアプリ

GW機能 GW機能 GW機能 エッジ

クラウド

エッジ

クラウド

大量端末, 低レート, 低モビリティ 固定移動経路, 高レート 超低遅延データ送受信

圧縮や差分転送によりデータ量削減

端末の移動に合わせてリソース割当

モビリティ機能削減 端末の近くで超低遅延の処理を実行

コア機能

(モビリティあり)

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ネットワークの動的制御

オーケストレータ

TOMS (OSS/BSS)

リアルタイムフィードバック

フィードバック

サービス要求

動的制御

プロビジョニング

リアルタイム データ収集

E2Eサービスオーケストレータ

仮想化されたネットワーク機能(VNF)

TMS

既存のネットワーク機能(PNF)

ビジュアライザ

メディア オプティマイザ プローブ

予測 •輻輳 •障害

予防措置 •NW再構築 •スケールアウト

付加価値 サービス

・トラフィック情報

・サービス利用状況

・サードパーティの情報

(e.g. 天気予報)

リアルタイムに収集したトラフィックデータの分析結果から、ネットワークの輻輳や障害の発生を予測し、予防措置を取ることで、ユーザのQoEを改善

インターネット

MANO

M2M

ビッグデータ 分析

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セルの仮想化

端末、チャネル毎のQoSに応じた送受信範囲 (セル形状)

物理的なサイト(RU)

分離

高出力 RU

Broadcastが必要なチャネル

低出力 RU 低出力 RU (超多素子アンテナ)

フロントホール (光・無線)

DU

Massive MIMO技術により、QoE要求に応じた柔軟な セル構成、無線リソース制御を実現

分散アンテナNW (DAN)

• サイト間協調によるモビリティ制御、干渉制御

• トラフィック負荷に応じたサイトのON/OFF

3Dビームフォーミング

• ユーザ分布に応じたセル形状の柔軟な変更

Massive MIMO

• サイト間/サイト内協調による干渉制御

• システム容量拡大

DU: デジタル処理部 RU: 無線処理部

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セルの仮想化のユースケース例

①ビーム制御でユーザの分布に応じてセルを形成

BF: 3D Beam-forming

ビームフォーミングやCoMPなどのサイト間協調技術により、セルが高密度に配置された環境でもシステム容量を効率良く拡大し、ユーザのQoEを向上

②サイト間協調による干渉低減 システム容量を改善

CA CoMP

BF DAN

BF

③ビーム制御とサイト間協調でユーザの移動に追従、 ハンドオーバ回数を抑制 ユーザのQoEを向上

①場所の制約 基地局や中継回線(MFH/MBH)の設置や保守作 業が困難

②サイト間干渉の増大 システム容量の拡大が制限

③ユーザの移動に伴うハンドオーバ(HO)回数の増大 ユーザのQoEが劣化

セルの高密度配置の課題 セルの仮想化による改善

CA: Carrier Aggregation

CoMP: Coordinated multipoint

transmission and reception

MFH: Mobile Fronthaul MBH: Mobile Backhaul

HO HO HO

DAN: Distributed Antenna Network

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セルの仮想化:ビーム制御によるセルの柔軟な形成

超多素子アンテナによるビーム制御を用いて、ユーザ分布に応じた カバレッジ調整を実現し、ユーザスループットの下位5%値を改善

1.ビームパタンの候補毎に、伝搬特性とセルの負荷の変化を予測し、各ユーザのスループットを推定

2.ユーザのスループットの最小値を最大にするビーム

パタンを選択 オフロードされたユーザ群

シミュレーション結果

<下位5%値>

+68%

ビームの制御方式

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モバイル・エッジ・コンピューティング(MEC)

クラウドのE2E処理の一部をユースケースの特性に応じて 柔軟に基地局等のエッジクラウドに柔軟に配備しQoEを向上

インターネット

ハイパーバイザ/ アクセラレータ

仮想マシン

L2/L3

仮想マシン

GW

仮想マシン

サービスサーバ

エッジ・クラウド セントラル・クラウド

汎用サーバ

低遅延の処理、膨大なデータ分析の一次処理など

低遅延/局所データ 長遅延/広域データ

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MECの適用領域

MECの適用領域は、地域性が高いデータを扱い、低遅延の応答 または膨大なデータ収集を必要とするサービスが有望

応答速度

10ms

sec

min

hour

100ms

広域 ローカル データのローカリティ

工場制御 交通制御

多視点

映像配信

自動運転

映像監視

ARナビ

インフラ

診断

気象予測

遠隔医療

通話・TV会議

エッジ処理

クラウド処理 構内 区・町・地域 市(県) 国 世界

エッジorクラウド (データ量依存)

SNS

スマートグリッド (電力需給制御)

丸の大きさ: 収集データ量に相当

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