トップ >第130号> 5G通信ネットワークに向けたD2D技術総論(その1)

5G通信ネットワークに向けたD2D技術総論(その1)

2017年 7月12日

銭 志鴻:吉林大学通信工程学院教授

 博士過程指導教員。主な研究テーマは、モノのインターネットやD2D、Wi-Fi、RFIDなどに基づく無線ネットワークと通信技術

王 雪:吉林大学通信工程学院准教授

主な研究テーマは、モノのインターネットとD2D通信技術。

概要:

 通信技術の未来の発展をリードするD2Dの役割を検討した上で、D2Dシステムの設計に影響する多くの要素、すなわちD2Dデバイス検出や資源分配、キャッシュ技術、D2D-MIMOを明確化した。その上で、D2D技術に基づく光ファイバーフロントホールとソフトウェア定義ネットワークを描き、データと制御の分離したフラットな5Gアーキテクチャーを実現し、アクセスを担当する下層のマクロセル/スモールセルのセルラーネットワークと、管理を担当する上層のネットワーククラウドの管理メカニズムを打ち出した。D2D技術やSDN技術、エッジコンピューティング、モノのインターネット技術などの主要技術を未来のモバイル通信ネットワークに導入することはすでに研究分野の焦点となっている。これと関連する未来の大規模ネットワークの移動性やQoS、ビッグデータの特性を検討した。

キーワード:D2D;5G;モノのインターネット;エッジコンピューティング;MIMO

1 序言

 D2D(device to device)[1,2]技術は、通信ネットワークにおける近隣デバイス間での直接的な情報交換の技術を指す。通信システムまたはネットワークにおいて、D2D通信リンクが一旦構築されれば、データの伝送には、コアデバイスまたは中間デバイスの介入の必要がなくなる。そうすれば通信システムのコアネットワークのデータ圧力を引き下げ、周波数スペクトルの利用率とスループットを大きく高め、ネットワーク容量を拡大し、通信ネットワークのさらに柔軟でスマートな、高効率の運用を保証し、大規模ネットワークのゼロ遅延通信や移動端末の大量アクセス、ビッグデータ伝送に新たな道を開いた。現在、標凖化団体3GPPはすでに、D2D技術を次世代モバイル通信システムの発展の枠組に組み込み[3-5]、同技術は、第5世代モバイル通信[6](5G、5-generation)の主要技術の一つとなっている。

 近年、爆発的に増加するスマートデバイスと不足する周波数スペクトル資源との矛盾が際立ち、中国内外の多くの研究者が、周波数スペクトル資源の再分配などの方法を通じてこの矛盾を解決しようとしてきたが、その実現は非常に困難だった。2015年3月、李克強総理は政府活動報告で、「インターネット+」行動計画を初めて打ち出し、モバイルインターネットやクラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネット(IoT、Internet of things)[7,8]などと現代製造業との結合の推進をはかった。同年5月、国務院は、ドイツの「インダストリー4.0」と同等の壮大な「中国製造2025」計画を発表した。これは、新興の通信技術とネットワーク技術が今後、工業や農業、軍事、交通、医療、都市建設など各方面に浸透し、スマートでパーソナライズドされた大規模な通信ネットワークを形成し、スマートシティのD2D、スマートホームのD2D、車載D2D、ウェアラブルデバイスのD2Dを生み出すことを意味している。これはすなわち、次世代モバイル通信技術やモノのインターネット技術、D2D技術を利用し、物理レベルとネットワークレベルでの近距離で大規模な通信を実現するということである。逆に言えば、上述の新興技術を離れれば、「中国製造2025」は実質を欠いたものとなる。

 未来の無線通信ネットワークは、多様なネットワーク形式を混合し、大規模・マルチアクセスのデータ集約型サービスをユーザーに提供するものとなる[9]。シスコシステムズ社の予測によると、2019年の世界のモバイルデータの通信料は2014年の10倍となり、IPネットワークデバイスへのアクセス量は100億級に達している[10]。市場調査機関Juniper Research社の発表したデータによると、2020年までに、モバイルデバイスを中心的なツールとしてデジタルメディア情報を獲得する人は世界の90%以上に達し、またモノのインターネットに連結されたデバイスの数量は385億台に達するという。この趨勢は、2030年まで続くと考えられ、1兆台のデバイスがネットワークにアクセスすることになると見られる。今後20年は、スーパーハイビジョンストリーミングメディアの映像やクラウドに基づく応用が爆発的に増え、各種のモバイルスマート端末デバイス市場の普及率が高まることにより、モバイル通信ネットワークが積載するデータ通信量は10000倍に増える。爆発的に増えているモバイルデータ通信量や大量の端末デバイスのアクセス、新たに出現し続ける新興業務は、既存の通信ネットワークの体系とアーキテクチャーに大きな課題をもたらすものとなる。ネットワークの集約化と差異化がもたらす急速な通信量の増加と大量のデバイスのアクセスに対応するためには、ネットワークや通信システムの中心機器が通信ネットワークの各端末ノードの挙動を広範囲かつ高効率に指揮・調節することを期待することはできない。中心機器の介入を必要としない状況においては、大量の「ローカル」な連結は、未来のネットワークの避けられない状況となっている。D2Dの研究活動が国内外の研究の焦点となっていることはここからも見て取れる。

 通信ネットワークの全体構造から見ると、D2D通信は、インターネットに基づくD2D連結と、モバイル通信技術に基づくD2D連結に分けることができる。ネットワークの全体を差し置いて、D2Dだけを単独に語る意義はない。インターネットに基づくD2D連結は、ネットワークアーキテクチャーが比較的簡単となる。だが新たな短距離通信技術が誕生するまで、既存のWi-FiやBluetooth、ZigBeeなどの技術に依存していては、大規模なD2D連結を支えることはできない。さらにモバイル通信の巨大なインフラ施設や研究グループ、長期的に蓄積されてきた理論・応用面での研究成果を差し置き、総体的に独立したまたはインターネットだけに依存したD2D通信システムを構築すれば、大規模なアクセスがある時には、システムの性能を確保することはできず、拡張できる空間にも限界がある。これに対し、モバイル通信技術に基づくD2D連結は、比較的複雑であり、その研究開発プロセスは、5Gモバイル通信技術と結び付いている。国内外の関連組織は、5Gとポスト5Gの研究を相次いで始動している。例えば中国のIMT-2020推進チーム[11]やEUの5G PPP(5G public private partnership)などは、2020年に運営となる計画だ。その頃には、5Gに基づくD2Dは、次世代モバイル通信技術のこれまでにない超ブロードバンド、超高速データ伝送、大規模アクセス能力、ビッグデータ処理能力を十分に利用し、その優位性を際立たせることとなる。これは、インターネットに基づくD2D連結とは比較にならないものだ。これは、2020年に産出されるモバイル通信ネットワークは、超大規模のネットワークであり、これまでになく複雑なネットワークであり、真の意味でのヘテロジニアスネットワークであるということを意味している。研究者らはこれに対し、ネットワーク機能仮想化[12]やデータプレーンとコントロールプレーンの分離[13]などの発想を導入し、ネットワーク機能仮想化(NFV、network function virtualization)やソフトウェア定義ネットワーク(SDN、software defined network)[14]、エッジコンピューティング(edge computing)[15]、ナローバンドモノのインターネット(NB-IoT、narrow band internet of things)、D2D通信などを5Gの主要技術とし、ネットワーク仮想化機能を十分に利用・発揮し、ネットワーク全体の積載・計算能力を高め、ネットワーク管理を簡略化し、ネットワーク端末デバイスの大規模なアクセスを実現した。

2 D2D通信の主要技術

 D2D通信の基本原理モデル[16]は、図1に示す通り、D2D通信モデルの下、隣り合うユーザーデバイス(UE、user equipment)が、基地局(BS、base station)を通じて中継通信をすることなく、UE間の連結と通信を直接行うというものである。ヘテロジニアスネットワークにおいては、伝統的なUE-BS連結とD2D連結が同時に存在し、ローカルの放送通信や車のインターネットなどの分野を同時にカバーするものとなる。このほかD2D通信は、D2Dローカルネットワーク(D2D-LAN)[17]も含む。このようにD2Dのカバー範囲は非常に広く、関連する科学技術の問題も繁雑で多様なものとなる。そのカギとなる科学技術の問題には、D2Dデバイスの検出や資源分配、D2Dキャッシュネットワーク、エッジコンピューティング、D2D-MIMOなどの多様な通信ネットワークと通信プロセスが含まれる。本稿は、D2D検出の需要と研究の現状に基づき、D2Dデバイスの検出とセッションの構築、資源分配と干渉管理、D2Dキャッシュネットワーク、D2D-MIMOの4種類に主要技術をまとめ、技術原理と発展の現状を総論し、これを土台として、D2Dの未来の発展の構想と計画を提出し、D2Dと5G、モノのインターネット、SDNとの技術結合とキー技術を重点として検討したものである。

img

図1 ヘテロジニアスネットワークにおけるD2D通信モデル

2.1 D2Dのデバイス検出とリンク性能

 D2D通信においては、デバイス間でいかに相互の検出を行い、D2D連結を構成するかが、ヘテロジニアスネットワークの各種の同種・異種D2D通信の土台となる。既存の研究成果に基づき、本稿は、デバイス検出とリンク性能の2つに研究を大別した。

1)デバイス検出とセッション構築

 D2Dデバイス検出の研究プランにおいては、ユーザー権限を制限検出と公開検出の2種類に分けることができる[18]。制限検出においては、UEは、明確な許可のない状況においては、検出されることを許されない。ユーザーは、未知のデバイスとの通信や連結を禁止し、UEのプライバシーと安全性を確保する。公開検出においては、該当UEがもう一つのデバイスの近隣デバイスであれば、検出され、連結を構築することができる。制限検出モデルと比べると、このようなモデルではユーザーのプライバシーは比較的低いが、連結の複雑度はより低い。上述の2種類の方式は、それぞれその適応環境があり、前者はネットワーク環境が良好で選択の多い状況に用いられる。そのためプライバシーが比較的重要な問題となる。後者は一方、救急や緊急応急通信に適している。例えばメインネットワークのカバーがスムーズでないなどの状況においては、連結がより重要となる。ネットワークの視点から言えば、デバイス検出は、基地局のタイト制御とルーズ制御[19,20]のモデルを採用することができる。タイトBS制御の下、BSはまず、近隣サービスを行おうとするユーザーに、同期情報や定義、必要なサービス情報などの検出信号を発信させ、その後、目標ユーザー付近のユーザーに検出信号を受信させる。このようにしてユーザー検出プロセスはスピーディーで正確なものとなる。これと同時に、BSも信号オーバーヘッドを産出する。ルーズBS制御の下、BSは、伝送に用いる信号源情報デバイスの放送を行い、対応する検出信号を受信する。D2D連結の確立を求めるユーザーは、検出フレームを発信または受信する。このような方式は、低いシグナリングオーバーヘッドだけを必要とする。だがユーザーにとっては、UEが資源の検出を待って検出フレームとUEデバイスのレスポンスフレームを発信しなければならないことから、その効率はタイトBS制御モデルを下回る。

 デバイス検出の面では、D2Dデバイス中の対象となるアプリケーションをいかに検出するかも研究内容の一つとなっている。文献[21]は、コーディングに基づくセルラーD2D通信検出プロトコルを提出した。ソーシャルネットワークやモバイルマーケティングなどの近隣サービスを実現するためには、デバイスは、ターゲットアプリケーションを含んだ近隣デバイスを検出する必要がある。文献[21]は、デバイスのモバイルアプリケーションを含んだ圧縮情報を利用してショートコードを検出し、デバイス検出を実現した。検出コードは、ハッシュ関数またはBloomフィルターによって産出される。デバイスがもう一つのデバイスからの検出コードを受信すると、このデバイスは、もう一つのデバイス中のモバイルアプリケーションを近似検出することができる。このプロトコルの運用は、大量のデバイスをスピーディーに検出すると同時に、少量の映像資源をも考慮したものとなる。

 デバイスが検出プロセスを完了した後、D2Dデバイス間で連結が構築される。これに対し、文献[22]は、IP測定に基づく方法とD2D専用シグナリングの方法の2種類の方法を提出した。前者は、2つのD2Dデバイス間の通信を潜在D2D通信とラベリングする。もしもD2Dリンクが、より高いエネルギー有効性とより低い電気量という基準を満たせば、BSは、一つのD2Dベアラーを確立する。このような方式の下では、BSがプロセス全体を制御・処理し、D2D伝送の構築プロセスはユーザーにとって透明なものとなる。このためIPに基づくモニタリングメカニズムは、BSのD2D連結の維持とサービス提供の連続性にとって有益なものとなる。後者(D2D専用シグナリングモデル)においては、潜在D2Dユーザーは、専用のシステムアーキテクチャエボリューション(SAE)シグナリングを構築し、D2D連結を確立する。このほか文献[22]は、一種の専用のアドレス規格を定義し、D2Dの伝送するイニシエーションプロトコルSIPリクエストと通常SIPリクエストを分離するのに用いた。専用のD2Dアドレス規格が検出されると、通常のSAEベアラーではなく、D2Dベアラーが確立される。専用シグナリングを利用することで、D2D伝送の確立プロセスはスピーディーとなり、BSの低処理ロードが実現される。だが上述の処理プロセスはユーザーにとって透明なものではない。ユーザーは、D2D通信と通常のセルラー通信とを区別しなければならないためである。このほかユーザーにとっては、D2Dの直接連結が不可能である時には、通常のBS伝送中継への切り替えも非常に難しい。

 現在、D2Dデバイス検出とセッション確立に関する研究は主に、シングルセルラーのシーンにおいて、デュアルセルラーとマルチセルラーが隣り合う状況下で、ネットワーク資源をより節約することに集中している。とりわけデュアルユーザー/マルチユーザーが各自の所在するセルラーのマージンに位置する時は、D2D通信の必要性と優越性はより際立ったものとなる。だがデバイス検出プロセスはより複雑なものとなり、シングルセルラーのシーンの下での検出とセッションのプロセスが必要となるだけでなく、BS間の協調プロセスにもかかわる。デュアルセルラー/マルチセルラーのデバイス検出プランにはさらなる研究が必要となっている。文献[23]は、2種類のエネルギー節約のダウンリンク伝送を提出し、D2Dクラスターのエネルギーの消耗を制限し、ピーク信号対雑音比を映像の質の伝送基準とした。同時に、ゲーム理論と緩和因子の組み合わせに基づき、分散式統合・分割アルゴリズムに基づくD2Dのクラスター状アクセスとキャッシュを提起し、BSとすべてのユーザーのエネルギーの節約という角度から、D2Dクラスターとキャッシュのアクセスの有効性を保証した。近隣性とエネルギー有効性に基づいて確立・選択したD2D連結も、有効な研究プランとなる[24]。文献[25]は、実際のダブルオークションモデルに基づくマルチセルラーD2D競争アクセスアルゴリズムTADを提起した。この中では、D2D通信能力を備えたセルラーユーザーが売り手となり、その他のアクセスを待つユーザーが買い手となる。同時に、セルラー内とセルラー間のアクセスを考慮し、高価格のオークションの有効性を獲得する。細かく有効な売り手・買い手のマッチングや勝利者のプラン決定、価格決定のプロセスを通じて、TADは、個人合理性や予算均衡、真実性を保証する。このプランは、買い手・売り手双方の多重資源を備えた状況まで拡張できる。だが総合的に言って、この種の研究はまだ少ない。とりわけ提起されたプランは、ユーザーの角度から、またはネットワークの角度からプランを決定したもので、二者のニーズを同時に考慮したプランはまだ十分な成果が出ていない。両者を考慮した上で、QoSニーズやスピード、低エネルギー消費を満たすD2Dデバイス検出とセッションプロセスをいかに打ち立てるかが、未来の発展にとって必要な取り組みとなる。

2)リンク性能

 D2D通信が確立された後、D2D連結の性能は、ネットワーク全体にかかわるものとなる。そのためD2D連結の性能研究も、現在の研究の焦点となっている。文献[26]は、確率幾何を利用し、D2D通信の平均ユーザー率の増強条件を検討した。実際の高負荷ネットワークに対しては、最大D2D連結距離またはユーザー密度パラメーターを変数とした関数閉形式と境界条件の閉形式を与え、D2D通信の優勢範囲を表した。研究によると、適切なスケジュール戦略を土台として、D2D通信は、一般的に認められるように近距離通信において優位性を備えるだけでなく、D2Dリンクの距離とセルラーアクセスポイントの距離が近づき、ユーザー密度が高い状況においても、優位性を備えている。潜在共用チャンネルのD2Dデバイスペア(D2D pair)が確定した後は、すべての実行可能なリンクの伝送順序もシステムの性能に影響する[27]。これはNP完全問題であり、文献[27]は、グラフ理論を利用して分析し、伝送順序の最適化問題は均衡制限最小分割問題と等しいという結論を出し、これを土台として、分散式と集中式の有効非同期クラスターアルゴリズムを提出した。文献[28]は、出力伝送モデルと信号モデルを打ち出し、無線エネルギー収集・安全情報の伝送を実現し、D2D伝送の安全性を高めた。文献[29]は、3タイムスロット2チャンネル拡大転送中継下のD2Dユーザー協力下の通信中断率を研究し、最良出力分配方法を通じて中断率を最小化した。文献[30]は、通信量のランダム到達と時変チャンネルの条件の下、D2D伝送エネルギーの有効性とディレイの折中をランダム最適化問題とモデリングし、平均出力や干渉制御、ネットワーク安定性の制限を同時に考慮した。分数計画とLyapunov最適化方法を利用し、角柱分枝限定法に基づき、非凸・NP難問題の折中解を求めた。文献[31]は、D2D通信ホップ数と中断率の関係を分析し、閉形式を与えた。研究によると、D2D通信は、セルラー間の通信中断率を大きく減少できる。同時にD2D通信の中断率は5%を下回り、その信頼性が示された。文献[32]は、マルチホップ中継に基づくD2D協力転送アルゴリズムを提起した。これにはマルチキャストとユニキャストの2つのモデルが含まれる。このアルゴリズムは、D2Dリンクのクオリティに基づき、最適の中継とルーティング、伝送ホップ数を自ら選択し、D2Dリンクのマルチチャンネルのダイバーシティ利得を十分に利用した。D2D伝送の選択と性能に対する上述の研究は、チャンネル状態情報CSIに不可避的にかかわり[33]、この情報の獲得の方法や情報の獲得精度が、D2D伝送性能にかかわるカギとなる要素となり、同様に重要な研究価値を持っている。

(その2へつづく)

参考文献:

[1]. SHEN X. Device-to-device communication in 5G cellular networks[J]. IEEE Network, 2015, 29(2): 2-3.

[2]. ASADI A, WANG Q, MANCUSO V. A survey on device-to-device communication in cellular networks[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2013, 16(4): 1801-1819.

[3]. DOPPLER K, RINNE M, WIJTING C, et al. Device-to device communication as an underlay to LTE-advanced networks[J]. IEEE Communications Magazine, 2010, 47(12):42-49.

[4]. KAUFMAN B, AAZHANG B. Cellular networks with an overlaid device to device network[C]//Asilomar Conference Signals Systems and Computers. c2008: 1537-1541.

[5]. JANIS P, CHIA-HAO Y, DOPPLER K, et al. Device-to-device communication underlaying cellular communications systems[J]. International Journal of Communications Network & System Sciences, 2009, 02(3): 169-178.

[6]. IMRAN A, ZOHA A. Challenges in 5G: how to empower SON with big data for enabling 5G[J]. IEEE Network, 2014, 28(6): 27-33.

[7]. 銭志鴻, 王義君. 物聯網技術與応用研究[J]. 電子学報, 2012, 40(5): 1023-1029. QIAN Z H,WANG Y J. IoT technology and application[J]. Acta Electronica Sinica, 2012, 40(5):1023-1029.

[8]. 銭志鴻, 王義君. 面向物聯網的無線伝感器網絡綜[J]. 電子與信息学報, 2013, 35(1): 215-227. QIAN Z H,WANG Y J. Internet of things-oriented wireless sensor networks review[J].Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(1):215-227.

[9]. GRANELLI F, GEBREMARIAM A A, USMAN M, et al. Software defined and virtualized wireless access in future wireless networks: scenarios and standards[J]. IEEE Communications Magazine, 2015, 53(6): 26-34.

[10]. CISCO I. Cisco visual networking index: forecast and methodology 2014-2019, white paper [EB/OL]. http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/ip-ngn-ip-next-generation-network/white_paper_c11-481360.html.

[11]. IMT-2020(5G) promotion group. 5G vision and requirements, white paper[EB/OL]. http://www.IMT-2020. cn.

[12]. HAWILO H, SHAMI A, MIRAHMADI M, et al. NFV: state of the art, challenges, and implementation in next generation mobile networks (vEPC) [J]. IEEE Network, 2014, 28(6): 18-26.

[13]. 張朝昆, 崔勇, 唐翯褘, 等. 軟件定義網絡 (SDN) 研究進展[J]. 軟件学報, 2015, 26(1): 62-81. ZHANG C K, CUI Y, TANG H Y, et al. State-of-the-art survey on software-defined networking (SDN)[J]. Journal of Software, 2015, 26(1):62-81.

[14]. BERNARDOS C J, DE LA OLIVA A, SERRANO P, et al. An architecture for software defined wireless networking[J]. IEEE Wireless Communications, 2014, 21(3):52-61.

[15]. SHI W, DUSTDAR S. The promise of the edge computing[J]. Computer, 2016, 49 (5): 78-81.

[16]. FENG D, LU L, YUAN W Y, et al. Device-to-device communications in cellular networks[J]. IEEE Communications Magazine, 2014, 52(4): 49-55.

[17]. SONG L, CHENG X, CHEN M, et al. Coordinated device-to-device local area networks: the approach of the China 973 Project D2D-LAN[J]. IEEE Networks, 2016, 30(1): 92-99.

[18]. Available online[EB/OL]. http://www.3gpp.org/Release-12.

[19]. FODOR G, DAHLMAN E, MILDH G, et al. Design aspects of network assisted device-to-device communications[J]. IEEE Communications Magazine, 2012, 50(3): 170-177.

[20]. LEI L, ZHONG Z, LIN C, et al. Operator controlled device-to-device communications in LTE-advanced networks[J]. IEEE Wireless Communications, 2012, 19(3): 96-104.

[21]. CHOI K, WIRIAATMADJA D, HOSSAIN E. Discovering mobile applications in cellular device-to-device communications: hash function and Bloom filter-based approach[J].IEEE Transactions on Mobile Computing, 2016, 15(2): 336-349.

[22]. WIJTING C, RIBEIRO C, DOPPLER K, et al. Device-to-device communication as an underlay to LTE-advanced networks[J]. IEEE Communications Magazine, 2010, 47(12):42-49.

[23]. SHEN Y Y, JIANG C X, QUEK T Q S. Device-to-device-assisted communications in cellular networks: an energy efficient approach in downlink video sharing scenario[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2016, 15(2): 1575-1587.

[24]. ZHANG B, WANG Y, JIN Q, et al. Energy-efficient architecture and technologies for device to device (D2D) based proximity service[J]. China Communications, 2015, 12(12): 32-42.

[25]. LI P, GUO S, STOJMENOVIC I. A truthful double auction for device-to-device communications in cellular networks[J]. IEEE Journal Selected Areas in Communications, on, 2016, 34(1): 71-81.

[26]. STEFANATOS S, GOTSIS A G, ALEXIOU A. Operational region of D2D communications for enhancing cellular network performance[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2015, 14(11): 5984-5997.

[27]. UYKAN Z, JANTTI R. Transmission-order optimization for bidirectional device-to-device (D2D) communications underlaying cellular TDD networks—a graph theoretic approach[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2016, 34(1): 1-14.

[28]. LIU Y W, WANG L F, ZAIDI S A R, et al. Secure D2D communication in large-scale cognitive cellular networks: a wireless power trans-fer model[J]. IEEE Transactions on Communications, 2016, 64(1): 329-342.

[29]. YAN C, YIYANG N, HONGBO Z H U. Performance for device-to-device communication with three-time-slot two-way amplify-and-forward relay protocol[J]. China Communications, 2015, 12(11): 1-11.

[30]. SHENG M, LI Y Z, WANG X J, et al. energy efficiency and delay tradeoff in device-to-device communications underlaying cellular networks[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2016, 34(1): 92-106.

[31]. WANG S Y, GUO W S, ZHOU Z Y, et al. Outage probability for multi-hop D2D communications with shortest path routing[J]. IEEE Communications Letters, 2015, 19(11): 1997-2000.

[32]. 周斌, 胡宏林. 提高蜂窩網絡中数拠分発効率的 D2D 協作転発算法[J]. 電子與信息学報, 2012, 34(3): 704-709.
ZHOU B, HU H L. Cooperative device-to-device(D2D) forwarding algorithms for improving data dissemination Efficiency in cellular networks[J].Journal of Electronics & Information Technology,2012(3): 704-709.

[33]. BURGHAL D, MOLISCH A F. Efficient channel state information acquisition for device-to-device networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2016, 15(2): 965-979.

※本稿は銭志鴻,王雪「面向5G通信網的D2D技術綜述」(『通信学報』第37卷第7期、2016年7月、pp.1-14)を(『通信学報』編集部の許可を得て日本語訳・転載したものである。記事提供:同方知網(北京)技術有限公司


日中大学フェア&フォーラムウェブサイト

 

中国関連ニュース 関連リンク

柯隆が読み解く

2017/5/30更新
「中国社会の上昇志向と日本社会の無力傾向の背景」

富坂聰が斬る!

2017/6/14更新
「宇宙開発」

和中清の日中論壇

2017/4/25更新
「習近平主席の「核心」の意義」

田中修の中国経済分析

2017/4/4更新
「2017年政府活動報告のポイント策」

服部健治の追跡!中国動向

2017/6/6更新
「新時代の中国市場での競争優位戦略(2)」

川島真の歴史と現在

2016/10/25更新
「民国史研究の苦渋」

露口洋介の金融から見る中国経済

2017/6/29更新
「人民元為替レート決定方式の変更」

青樹明子の中国ヒューマンウォッチ

2017/6/2更新
「北京最新事情!微信旋風、シェア自動車…、大きく変わった庶民の生活」

科学技術トピック

New

2017/6/30更新
最新テーマ: ICT分野

取材リポート

New

2017/7/5更新
「社会発展と若者の未来のために協力を 万鋼中国科学部長ら日中シンポで呼びかけ」

中国の法律事情

2017/6/14更新
「民法総則の歴史的意義」について」

日中交流の過去・現在・未来

2017/5/29更新
『歴史が未来を語る』―中国で活躍する日本人科学者・栗原博の述懐

日中の教育最前線

2017/6/20更新
「中国の「中国朝鮮族学校の教育事情―当事者に聴く中国教育事情」

中国国家重点大学一覧

New

2017/5/31
「中国の主要800大学」

文化の交差点

New

2017/7/11更新
「中国における常滑焼朱泥急須」

中国実感

2017/5/11更新
「一台あればどこでも行ける! 中国で広まる携帯電話の多様な応用」

CRCCイベント情報

New

CRCC研究会、中国研究サロン、シンポジウム等、開催予定のイベント情報

CRCCイベントアーカイブ

開催済みのCRCC研究会、中国研究サロン、シンポジウム等の講演資料・レポート

他機関のイベント情報


CRCC運営データベース


CRCC運営ウェブサイト

アクセス数:52,187,681