世界初、移動通信システムの電波の揺らぎから屋外の人流を推定する技術を商用電波で実証
～6G時代のセンシング実用化に前進！無線基地局からの電波が届く範囲はどこでも、通信機器のみで推定可能に～

発表のポイント：

1. 背景

第6世代移動通信システム（6G^※2）では、高速大容量化や低遅延、多数同時接続といった移動通信の高度化が期待されています。国際電気通信連合の無線通信部門（ITU-R^※3）による6Gの標準化規格（IMT-2030（6G）^※4）において、無線通信とセンシングを統合したISAC（Integrated Sensing And Communication）に関する検討が行われています（図1）。
　ISACでは、通信用の電波の伝搬情報をそのまま活用することで通信機器のみでセンシングを実現することができるため、センシングのための新たなセンサ機器の導入が不要となります。また、ISACは電波を活用するため、センシング対象を撮影する必要がなく、対象のプライバシーに配慮したセンシングが可能です。加えて、夜間等の暗い環境や遮蔽物があり見通しがない等のカメラが苦手な状況のセンシング実現も期待されます。これらの利点を活用したISACのユースケースとして、3GPP^※5では多数のユースケース（表2）を規定しており、屋内外における様々な環境での通信用の電波を活用した無線センシングの利用が想定されています。
　しかし、既存の実験検証は、無線LAN（Local Area Network）システムを用いた屋内ユースケースに関する内容が大多数を占めており、ISACに基づく移動通信システムの無線センシングについては、理論検討は増加傾向にあるものの、実験検証の報告例は限られています。その報告例も、実験用の基地局を用いていたり、実験用環境での検証である等、3ＧＰＰで規定されたユースケースの実用性が示されていませんでした。
　このような状況の中で、NTTと上智大学は、ISACの活用イメージ（図3）に基づき、商用運用中の無線基地局を用いた無線センシング技術を研究開発するとともに、生活環境での実証実験を進めてきました。本実証で構築した無線センシングのための電波伝搬情報取得システムは、商用運用中の第4世代移動通信システム（4G）、第5世代移動通信システム（5G）の電波からも情報を取得することができます。そのため、本実証実験では、現在最も普及している4Gの商用基地局を活用したISAC技術を実証しました。

図1. ITU-Rから発表されたIMT-2020（5G）とIMT-2030（6G）のユーセージシナリオ

図3. ISAC活用イメージ

2. 実験環境と実験結果

NTTと上智大学は、商用基地局から定期的に送信される同期信号をそのまま活用し、同期信号から電波伝搬情報を取得するシステムを構築しました。また、取得した電波伝搬情報を用いて上智大学四谷キャンパスの屋外通路における通行人数をセンシングする実証実験を行いました。

2-1. 実験環境
　本実証では、ISACのユースケースである屋外環境における人の検知を対象として、上智大学四谷キャンパスでの実証実験を実施しました。実験環境として、キャンパス内に設置・運用されている無線基地局からの電波を、キャンパス内の歩道に設置した2本のアンテナで受信し、無線センシングシステムを用いて、信号の解析を行いました（図4）。解析に用いた電波は、4Gの2GHz帯のバンド１となります。解析した信号から受信強度（Received Signal Strength Indicator： RSSI）とチャネル状態情報（Channel State Information：CSI）を取得しセンシングに用いました。計測した時間は、午前10時半から午後2時の合計3時間半であり、講義中で人の往来が少ない時間帯と昼休憩等で往来が多い時間帯とを含めた期間としました。さらに、無線センシングシステムに加えて、キャンパス内に設置したカメラで取得した画像^※6から、図4中の緑枠を通過した人数のみを計測するシステムを導入して、電波と人数を同時に取得しました。

図4. 実験環境（上智大学四谷キャンパス内）

2-2. 実験結果

図5. 通行者数とRSSIの移動分散の推移。青色線が通行者数の推移を表し、桃色線がRSSIの移動分散を表します。また、通行者数は縦軸左側の目盛り、RSSIの移動分散は縦軸右側の目盛りを参照します。加えて、灰色背景の時間帯は授業時間、白色背景の時間帯は休憩時間を示します。

図6. 通行者の人数推定結果

3. 各社の役割

4. 今後の展開

本実証によって、無線基地局からの電波が届く範囲において通信機器のみでセンシングが可能となるISACの実用性を示しました。本実証で構築した無線センシングシステムは4G、5Gの電波を活用することができるため、6Gの実用化や普及を待たずに生活環境におけるISACの実証を行うことができます。
　今後は、商用運用中の4G、5Gの電波を活用し、生活環境における様々なユースケースのISACの実証実験を重ね、ISAC技術の研究開発を推進します。そして、取得した結果を3GPP標準化に提示することで、6GでのISAC実用化を促進します。加えて、複数の通信キャリアの無線基地局からの同期信号を統合的に解析する技術を追加検討し、センシング精度のさらなる改善をめざします。6Gが利用される2030年頃の実現を目標に、ISACの技術活用したサービス展開の検討・実証を行っていきます。

【用語解説】

^※1ワイヤレスジャパン×ワイヤレス・テクノロジー・パーク
https://wjwtp.jp/2025/

^※26G：第6世代移動通信システムの略で、高速大容量、超低遅延、多数同時接続などが可能になる次世代の通信規格です。

^※3ITU-R：電気通信分野における国際連合の専門機関である国際電気通信連合（ITU： International Telecommunication Union）の無線通信部門（ITU-R： ITU Radiocommunication Sector）の略で、無線通信に関する国際的規則である無線通信規則の改正、無線通信の技術・運用等の問題の研究、勧告の作成及び周波数の割当て・登録等を行っています。

^※4IMT2030（6G）：International Mobile Telecommunications 2030の略で、6Gの移動通信方式の規格です。

^※53GPP：3rd Generation Partnership Projectの略で、移動通信システムの国際的な標準化団体間のプロジェクトです。

^※6上智大学「人を対象とする研究」に関する倫理委員会の承認を受けている（受付番号：2023-152、2024-202）

^※7機械学習モデルの学習に用いるためのラベル付きデータです。本実証では時刻を基に、観測値（RSSIとCSI）とラベル（カメラ画像から計測した通行人数）を紐づけました。

^※8学習データに対しては高い精度であるが、未知データに対しては低い精度となってしまうことです。機械学習モデルが複雑なデータを表現でき、データのばらつきに対して学習データの量が少ないときに、学習データと未知データの精度の乖離が大きくなります。過剰適合、Overfittingとも呼ばれます。