Keysight und NVIDIA
Design-Flow für neuronalen 6G-Empfänger
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 werden soll.
Die Demo umfasst eine Open RAN-Testumgebung, 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 ist nachzuweisen, dass sie herkömmliche Empfänger in ihrer Leistung übertreffen und die Kanalbedingungen realer Netzwerke robust handhaben können.
Die Demo soll zeigen, wie Keysight-Lösungen das Design und die Validierung eines neuronalen Empfängers ermöglichen. Mit der NVIDIA Sionna-Bibliothek, die zum Trainieren des neuronalen Empfängers dient, ermöglichen Ray-Traced-Kanäle die Erzeugung standortspezifischer Trainingsdaten und damit die Erstellung digitaler Zwillinge realer Systeme. So lässt sich der neuronale Empfänger für jede beabsichtigte Umgebung optimieren.
Nach Abschluss des Trainings wird der neuronale Empfänger in einem Open RAN-Testbed 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.
Giampaolo Tardioli, Vice President, 6G and Next Generation Technology bei Keysight, sagte dazu: „Durch die Zusammenarbeit mit Branchenführern wie NVIDIA hilft Keysight bei der Bereitstellung der Tools und Erkenntnisse, die für den Durchbruch der künstlichen Intelligenz in der kabellosen Kommunikation erforderlich sind. Mit Hilfe unserer simulierten und gemessenen Daten für das Training digitaler Zwillinge von Open-RAN-Netzwerken und der Validierung der KI-Leistung können wir die komplette End-to-End-Design-Umgebung bereitstellen, die für die Entwicklung neuronaler Empfänger und anderer KI-Komponenten für 6G erforderlich ist.“
Lesen Sie mehr zum Thema
Das könnte Sie auch interessieren
