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R&S携手NVIDIA 利用未?6G技术对AI/ML进行模拟与实现
 

【CTIMES / SMARTAUTO ABC_1 报导】    2023年03月02日 星期四

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??对未?6G无线通讯标准技术元件的研究如火如荼地进行,人们也在探索6G的AI原生空中介面的可能性。罗德史瓦兹与NVIDIA合作,利用未?6G技术对人工智能和机器学习(AI/ML)进行模拟与实现。

迈向6G:罗德史瓦兹在巴塞隆那世界移?通信大会上与NVIDIA共同展示了以AI/ML为基础的类神经接收器
迈向6G:罗德史瓦兹在巴塞隆那世界移?通信大会上与NVIDIA共同展示了以AI/ML为基础的类神经接收器

在巴塞隆那世界移动通信大会上,两家公司将展示世界首创类神经接收器的Hardware-in-the-Loop实体操作,展示与传?信号处理相比,使用完成训练後的ML模型所能达到的性能提升。

在今年的世界移动通信大会上,与会者可以体验到类神经接收器如何在5G NR上多用户多重?入与?出(MU-MIMO)的情?下具体实现,这很可能即是6G物理层的基本蓝图。该装置?合了罗德史瓦兹的高阶讯号产生器与分析仪测试解?方案,以及用於链路层模拟的NVIDIA Sionna GPU加速开源资料库。

类神经接收器的概念是用训练完成的机器学习模型取代无线通信系?物理层的信号处理部份。全球的学术界、领先的研究机构与业界专家预估,未?的6G标准将使用AI/ML进行信号处理,如通道预测、通道平术与解析。

由目前的模拟可看出来,与目前5G NR中所使用的高性能软体演算法相比,类神经接收器将提高链路品质并对吞吐量有重大影响。

为了训练机器学习模型,数据集的建立是?对的先决要件。通常,此数据集的取得是极为受限的,或者根本无法取得。在6G早期的研究中,测试与量测设备提供了一个可行的方案,其利用产生不同讯号配置以作为各种数据集, 并藉此训练机器学习的模型以用於信号处理。

在罗德史瓦兹展位上展示的AI/ML类神经接收器设置中,R&S SMW200A向量信号产生器模拟了两个独立的用?,在上行方向以MIMO 2x2信号配置发射80MHz频?的信号。每个用?的通道衰减都是独立的,并有杂讯的加入以模拟无线通讯的真实通道条件。

R&S MSR4多用途卫星接收机作为信号接收,通过使用其四个相位相关的接收通道,捕捉3GHz的载波信号。然後,所有接收数据透过即时汇流介面提供至伺服器。在那里,信号在包含R&S VSE向量信号分析(VSE)的R&S伺服器测试(SBT)架构中被预处理了。

VSE信号分析软体与信号进行同步, 并进行快速傅利叶转换(FFT)。这个?FFT後的数据集则作为以NVIDIA Sionna来实现的类神经接收器的?入。

NVIDIA Sionna是一?用於链路级模拟的GPU加速开源资料库。它能?对复杂的通信系?架构进行快速原型设计,并支援6G信号处理中的机器学习整合。

作为演示的一部分,训练完成的类神经接收器与以线性最小均方误差(LMMSE)为架构的接收器进行了比较,後者应用以确定性开发的软体演算法的传统信号处理技术。这些高性能的演算法在目前的4G和5G蜂?网路中已被广泛采用。

罗德史瓦兹测试与量测部门的执行??总裁Andreas Pauly表示:「在无线通信中使用曳器学习演算法进行信号处理是目前业界非常热门的话题,在业界同行中经常会有?议性的讨论。我们很高兴能与NVIDIA这样的合作伙伴在这个测试平台上合作。它将使研究人员和业界专家能?根据数据驱动的方法验证他们的模型,并利用我们在信号产成和分析方面的领先测试解?方案,在Hardware-in-the-Loop环境中对其进行测试」。

NVIDIA电信部高???总裁Ronnie Vasishta表示:「与传?的信号处理相比,经过训练後的ML模型为性能提升提供了相当大的?力。罗德史瓦兹和NVIDIA的这一类神经接收器Hardware-in-the Loop 演示,为业界在6G技术中的人工智能和机器学习效能方面建立了一个新的里程碑。」

罗德史瓦兹积极支持欧洲、亚洲和美国的6G研究活动,为研究项目、产业联盟做出页献,并与领先的研究机构和大学合作。其公司的测试和量测专业与解?方案将有助於下一代无线通讯之发展,其预计将在2030年左右进行商用部署。

罗德史瓦兹将在巴塞隆纳Fira Gran Via与行的2023年世界移动通信大会上展示AI/ML的类神经接收器,地点位於5号厅5A80展位。

關鍵字: 6G  R&S 
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