Keysight präsentiert in Zusammenarbeit mit NVIDIA den Design Flow für neuronale 6G-Empfänger

Eine Demo auf dem Mobile World Congress zeigt die Leistung eines neuronalen Empfängers in einem Open RAN Testbed.

Keysight Technologies hat in Zusammenarbeit mit NVIDIA einen vollständigen Design-Flow für das Training und die Validierung neuronaler Empfänger entwickelt, der auf dem Mobile World Congress Barcelona 2024 vorgestellt wird. Auf dem Keysight-Stand in Halle 5, Stand 5E12, wird eine Open RAN-Testumgebung gezeigt, die um einen neuronalen Mehrbenutzer-MIMO-Empfänger erweitert wurde.

Während 5G künstliche Intelligenz (KI) integriert, um bestimmte Komponenten in Wireless-Netzwerken zu verbessern, wird 6G die erste Generation der Wireless-Technologie sein, die auf KI basiert. Ein wichtiges Ziel ist die Entwicklung standortspezifischer neuronaler Empfänger, die die gesamte von Menschen entworfene Empfangskette der Bitübertragungsschicht ersetzen sollen. Die für das Training dieser neuronalen Empfänger erforderlichen Daten sind jedoch begrenzt, und die Validierung ihrer Leistung in End-to-End-Systemen stellt eine Herausforderung dar. Bevor neuronale Empfänger in kommerziellen Netzwerken eingerichtet werden können, müssen sie angemessen trainiert werden, und es muss nachgewiesen werden, dass sie herkömmliche Empfänger in ihrer Leistung übertreffen und die Kanalbedingungen realer Netzwerke robust handhaben können.

Die Demo zeigt, wie Keysight-Lösungen das Design und die Validierung eines neuronalen Empfängers ermöglichen. Mit der NVIDIA Sionna-Bibliothek, die zum Trainieren des neuronalen Empfängers verwendet wird, ermöglichen Ray-Traced-Kanäle die Erzeugung standortspezifischer Trainingsdaten und damit die Erstellung digitaler Zwillinge realer Systeme. So kann der neuronale Empfänger für jede beabsichtigte Umgebung optimiert werden.

Nach Abschluss des Trainings wird der neuronale Empfänger in einem Open RAN-Testbed mit Keysight-Geräten eingesetzt, die mit einer kommerziellen FlexFi-Funkeinheit von LITEON Technology verbunden sind. Zur Emulation des standortspezifischen Kanals wird der Keysight PROPSIM Kanalemulator verwendet. Er ermöglicht den nahtlosen Import von ray-traced Kanalimpulsantworten. Der trainierte neuronale Empfänger demoduliert dann das Signal. Messungen der Blockfehlerrate des End-to-End-Systems geben Aufschluss über die Leistung des neuronalen Empfängers.

www.keysight.com

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