6G時代に求められる多数接続性能を実証

量子アニーリングマシン 量子コンピュータは、「ゲート型」と「アニーリング型」の二つに大きく分けられる。このうち、アニーリング型の量子コンピュータのことを量子アニーリングマシンと呼ぶ。「アニーリング型」は、東京工業大学・西森秀稔教授が1998年に理論を提唱し、カナダ・D-Wave社が2010年頃に世界で初めて実装した量子計算機である。金属の焼きなまし処理（アニーリング）と同じような処理を量子の物理現象で行うことで、最小エネルギー状態の探索を行う。量子アニーリングは、組合せ最適化問題の解を効率良く見つけるのに適していると言われている。 元の記事へ

古典コンピュータ ビット（0又は1）を用いた論理回路で演算を行うコンピュータのこと。身の回りにあるスマホやパソコンのほか、スーパーコンピュータを含む従来型のコンピュータを含めて、特に量子コンピュータと比較する際、古典コンピュータと呼ばれる。 元の記事へ

次世代移動通信システム 6Gのような2030年以降の次世代移動通信システムについては、2023年にITU-Rが発行した“Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2030 and beyond（ITU-R M.2160-0）”において、期待されるユースケースや必要とされる機能が示されている。多元接続性能に関しては、5Gと比較して10倍以上とすることが目標数値として示されている。 元の記事へ

マルチアンテナ・マルチキャリア伝送 マルチアンテナ・マルチキャリア伝送とは、複数のアンテナと複数の狭帯域信号（サブキャリア）を同時に用いてデータを送受信する伝送方式である。送信側および受信側の双方に複数のアンテナを用いることで、通信速度の向上や通信品質の安定化が可能となる。これをマルチアンテナ（MIMO: Multiple-Input Multiple-Output）技術と呼ぶ。一方、マルチキャリア伝送では、周波数チャネルを狭い帯域幅を持つ多数の信号（サブキャリア）に分割し、複数のサブキャリアにデータを分割して送信する。これにより、周波数ごとの伝送特性の違いに強くなり、通信の信頼性が向上する。代表的な方式として直交周波数分割多重（OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing）がある。 元の記事へ

組合せ最適化問題 膨大な選択肢の中から最適な選択肢を選択する問題のことを指す。身近な例を挙げると、電車の乗換検索で、出発地から目的地までの最短経路を求める問題がある。組合せ最適化問題は、規模が大きくなると組合せの数が指数関数的に増加し、最適な選択肢を見つけ出すことが難しくなるという特徴がある。 元の記事へ

非直交多元接続技術 無線通信において、基地局と複数デバイス局との通信で、干渉が生じないように時間や周波数の割当てを行う（＝直交多元接続技術）のではなく、デバイス局間の干渉を許容する代わりに同時接続台数を増大させる技術のこと。基地局では、複数デバイス局から送信された信号を重畳して受信することから、その信号の組合せを分離する処理が必要になる。なお、2023年にITU-Rが発行した“Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2030 and beyond（ITU-R M.2160-0）”において、次世代移動通信システムにおける多元接続技術の候補として、非直交多元接続技術が示されている。 元の記事へ

QPSK信号 デジタル無線通信では、送信したい2値の0/1データのそれぞれに対して、異なる電波の状態を割り当てる（変調する）ことによってデータを送信する。1回の変調で作れる信号波形（シンボル）に対して、割り当てることが可能な状態数を変調多値数（M）と呼ぶ。例えば、QPSK（Quadrature Phase-Shift Keyingの略。位相が90度ずつ異なる四つの位相（例: 45度、135度、225度、315度）に送信ビットを割り当てる。）信号は1シンボル当たり2ビットを割り当てることができるので、変調多値数Mは4となる。 元の記事へ

SQA（Simulated Quantum Annealing） 量子アニーリングの振る舞いを古典コンピュータ上で模擬的に再現する手法である。量子効果を数値的にシミュレーションすることで、最適化問題の解探索を行う。実際の量子ハードウェアを用いずに量子アニーリングの特性を評価できるため、アルゴリズムの解析・比較・理論検証などに広く利用されている。 元の記事へ

LMMSE（Least Minimum Mean Square Error） LMMSE（線形最小平均二乗誤差）とは、受信信号と推定信号との差分（誤差）の二乗平均を最小化するように設計された線形推定手法である。この手法は、干渉と雑音とを統計的に考慮してバランスよく抑圧できるという特徴を持ち、計算量と性能のバランスが良いことから、大規模通信システムや多数接続における検出手法として広く用いられている。 元の記事へ