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Wi-Fi 8およびBluetooth Low Energy対応RF評価プラットフォーム

アンリツ株式会社は、ワイヤレスコネクティビティテストセット MT8862A向けに、次世代無線LAN規格Wi‑Fi 8およびBluetooth Low EnergyのRF特性評価を可能にするソフトウェアオプションを開発し、販売を開始した。

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Wi-Fi 8およびBluetooth Low Energy対応RF評価プラットフォーム

次世代IoT機器やロボットなどのフィジカルAI端末では、低遅延性と超高信頼性を両立する無線通信環境の確保が必須要件となっている。さらに、現代のモバイル機器やウェアラブル端末はWi-FiとBluetoothの両規格を同時搭載することが一般的であり、評価工数の増大や複数測定器の運用による設備投資の肥大化が開発現場の課題となっている。こうした通信品位の検証要求と試験環境の集約ニーズに応えるため、単一筐体で両無線方式の送受信特性を網羅的に評価できる測定ソリューションが求められている。

広帯域変調解析とマルチ無線規格の統合評価
アンリツのワイヤレスコネクティビティテストセット MT8862Aは、Wi-FiおよびBluetooth Low Energy対応デバイスの設計検証から量産品質評価までを支援するRF送受信測定プラットフォームである。今回追加された機能はソフトウェアベースの拡張オプションとして提供されるため、既存のMT8862Aユーザーはハードウェアを追加することなく、Wi-Fi 8およびBluetooth Low Energyの測定環境へ円滑に拡張できる。

本システムは、2028年の標準化完了に向けて策定が進むWi-Fi 8(IEEE 802.11bn)をはじめ、Wi-Fi 7で導入された320 MHz帯域幅や4096QAM超多値変調などの広帯域・高密度通信仕様に対応する。さらに、6 GHz帯を含むWi-Fi 6Eの各周波数帯や、IEEE 802.11a/b/g/n/acといった従来規格も幅広くカバーする。Bluetooth評価においては、Bluetooth SIGが規定する最新のRF PHY試験仕様に準拠し、物理層の送受信パラメーターを包括的に測定できる。

実動作環境を再現するネットワークモード測定
従来のテスターで必要とされていた専用テストモードによる直接制御とは異なり、MT8862Aは被測定機器(DUT)と標準プロトコルシーケンスで無線通信リンクを確立したまま評価を行う「ネットワークモード」を搭載している。同軸ケーブルを介した有線接続(Conducted)試験だけでなく、電波暗室やシールドボックス内でのアンテナを介したOTA(Over the Air)測定にも対応する。

ネットワークモードでは、各データレートにおける送信電力、変調精度(EVM)、受信感度(PER)などを実動作状態で取得できる。これにより、製品の最終実装状態におけるアンテナ特性を含めた通信性能の検証や、実運用下で発生する通信断・スループット低下などの障害解析を迅速化できる。

追加の背景情報
このセクションでは、元の製品発表には含まれていない技術仕様および競合ベンチマークの詳細を説明します。

次世代無線規格であるIEEE 802.11bn(Wi-Fi 8)は、Ultra High Reliability(UHR)を主眼に置き、最大スループットの追求から実効スループットの安定化および最悪ケース遅延の低減へと設計思想を進化させている。具体的には、アクセスポイント(AP)間の協調伝送技術であるCoordinated Spatial Reuse(Co-SR)やCoordinated Beamforming(Co-BF)の導入が予定されており、これに伴いRF測定器にはミリ波帯に迫る極めて低位相雑音のローカル信号源と、EVM(Error Vector Magnitude)マイナス40 dB以下を正確に捉える線形性が要求される。

無線コネクティビティ測定器市場においては、LitePointのIQxelシリーズやRohde & SchwarzのCMP180などが主要なベンチマークとなる。これらの競合テスターの多くは、被測定物を専用のファームウェア制御下で連続送信・受信させるダイレクトモード(Non-Signaling)を主体とし、量産工程でのタスク時間短縮に強みを持つ。これに対し、アンリツのMT8862Aはシグナリング測定(ネットワークモード)に特化したアーキテクチャを有しており、DUTの外部テスト制御インターフェースを介さずに製品内部のOSやファームウェアが稼働した状態でPCAPパケットログのキャプチャや実レート制御を実行できる点が、試作・デバッグフェーズにおける差別化要素となっている。

Induportals編集者 Romila DSilva により編集、AIの支援を受けています。

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