IT用語帳
PD-Sネットワーク · ネットワーク応用

LPWA

Low Power Wide Area

えるぴーだぶりゅーえー

少ない消費電力で、数kmから数十kmの広い範囲と通信できる無線通信技術の総称。伝送速度は低いが、電池で数年動作するIoT端末から少量のデータを集める用途に向く。携帯電話の免許帯域を使うLTE-M、NB-IoTと、免許不要の帯域を使うWi-SUN、LoRaWAN、Sigfoxなどがある。

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他の資格での定義

IPLPWA

低消費電力で広域をカバーする無線通信技術の総称。IoTセンサーなど、少量のデータを長距離にわたって送受信する用途に適している。

FELPWA

低消費電力で広域をカバーする無線通信技術の総称。IoTデバイス向けに設計され、通信速度は低いが電池駆動で数年間の長期稳定運用が可能。LoRaWANやSigfoxなどの規格がある。

APLPWA

低消費電力で広域をカバーするIoT向け無線通信技術の総称。LoRaWAN、Sigfox、NB-IoT、LTE-Mなどの規格がある。通信速度は低いが、省電力で数km〜数十kmの長距離通信が可能で、センサーデータの収集などに適する。

SALPWA(低消費電力広域通信)

低消費電力で数km〜数十kmの広域通信が可能な無線通信技術の総称。LoRaWAN、Sigfox、NB-IoTなどの規格がある。データ伝送速度は低いが、電池駆動のIoTセンサなど低頻度の小容量データ通信に適する。

NWLPWA(Low Power Wide Area)

低消費電力で広域のデータ通信を実現するIoT向け無線通信技術の総称。LoRaWAN、Sigfox、NB-IoT等の規格があり、数km〜数十kmの通信距離をバッテリー駆動で実現する。通信速度は数bps〜数百kbpsと低速だが、センサーデータの送信に適している。

ESLPWA(低消費電力広域通信)

低消費電力で広域(数km〜数十km)の通信が可能な無線通信技術の総称。LoRaWAN、Sigfox、NB-IoTなどが含まれる。通信速度は低い(数bps〜数十kbps)が、バッテリー駆動のIoTセンサの遠隔データ収集に適する。

A-1LPWA(Low Power Wide Area)

低消費電力で、数kmから数十kmの広い範囲をカバーするIoT向けの無線通信技術の総称。通信速度は低いが、電池で数年間動作でき、検針メーターやセンサのデータ収集に向く。免許不要の周波数帯を使うLoRaWAN、Sigfoxと、携帯電話網を使うNB-IoT、LTE-Mなどがある。

Past Exams

過去問での出題

過去問で 7 回出題(ITパスポート試験 5・応用情報技術者試験 2)。うち 2 回は用語そのものを問う問題です。

出典: 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「用語を問う問題」は、この用語の説明や特徴そのものを問う問題です。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

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関連キーワードの用語

PD-SサブGHz帯

1GHz未満の周波数帯の総称。日本では920MHz帯が免許不要でIoTに使える。2.4GHz帯と比べて電波が遠くまで届き、障害物を回り込みやすく、他の機器との干渉も少ないため、Wi-SUN、LoRaWAN、SigfoxなどのLPWAに利用される。伝送速度は低い。

PD-SeDRX

LTE-MやNB-IoTなどで、間欠受信の周期を通常の数秒以下から数分〜数時間程度まで大幅に延ばす省電力化の技術。待受け中の消費電力を大きく減らして、電池で動くIoT端末を長期間稼働させる。その代わり、端末への着信や指示が届くまでに時間がかかる。

PD-SNB-IoT(Narrow Band-IoT)

3GPPが規定したIoT向けの通信方式で、200kHz程度の狭い帯域を使って数十kビット/秒程度の低速な通信を行う。LTE-Mより速度が遅く移動中の通信にも向かないが、より省電力で、建物の奥や地下まで電波が届きやすいため、メーターの検針や設備の監視など固定して設置する機器に向く。

PD-SLTEカテゴリ0(Cat.0)

LTEの端末の種類(カテゴリ)の一つで、通信速度を最大1Mビット/秒程度に抑え、受信アンテナを1本にするなどして、端末の部品と消費電力を減らしたIoT向けの規格。3GPPのRelease 12で規定され、使う帯域幅をさらに絞ったカテゴリM1(LTE-M)へと発展した。

PD-Sサイバーフィジカルシステム

現実世界(フィジカル空間)のデータをセンサで収集し、サイバー空間で分析・シミュレーションした結果を現実世界にフィードバックするシステム。IoT、AI、ビッグデータを統合し、製造、交通、エネルギーなどの分野で社会システムの最適化を実現する。

PD-Sデジタルツイン

物理的な製品、設備、プロセスの状態をリアルタイムにデジタル空間上に再現した仮想モデル。センサデータを基に現実の状態を反映し、シミュレーションや予測保全に活用する。製造業、建設、都市計画などで利用が拡大している。