Anwendung von AI bei der Modellierung von 6G-Kanälen

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Integration von AI für Kanalschätzung und Kanalzustandsrückmeldung

Die Prüfung der HF-Leistung von 6G-Netzen umfasst die Bewertung von Schlüsselkennzahlen wie der Größe des Fehlervektors und der Kanalzustandsinformationen (CSI), um die Signalintegrität und Systemeffizienz zu bestimmen. Designansätze, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, ermöglichen es Ingenieuren, das Kanalverhalten genauer zu simulieren, was die Fähigkeit zur Bewertung der Kanalschätzung und Vorhersage der Leistung verbessert. Durch die Integration von KI-Modellen in den Testprozess können Ingenieure die Signalqualität optimieren und sich dynamisch an Kanalschwankungen in Echtzeit anpassen, um sicherzustellen, dass 6G-Netze die Leistungsvorgaben erfüllen.

Der Prozess beginnt mit dem Training von KI-Modellen, um Kanalbeeinträchtigungen wie Signalschwund und Interferenzen zu erkennen und auszugleichen, wobei überwachte oder nicht überwachte Lernverfahren eingesetzt werden. Anschließend simulieren die Ingenieure die Übertragung und den Empfang von Signalen unter komplexen, realen Bedingungen. Sobald die Ingenieure das Modell trainiert haben, kann es helfen, Signalprobleme in Echtzeit vorherzusagen und zu korrigieren. Dieses Verfahren ermöglicht effiziente Tests von ultramassiven MIMO-Systemen (Multiple-Input, Multiple-Output) und anderen fortschrittlichen Technologien in der 6G-Architektur.

KI-gesteuerte Systemdesign-Lösung

Die Optimierung der 6G-Signalleistung und Kanalschätzung erfordert Werkzeuge, die komplexe, reale Umgebungen genau simulieren können. Die Architektur der Keysight PathWave System Design Software ermöglicht die nahtlose Integration von KI-gesteuerten Modellen, die in branchenüblichen Formaten wie ONNX entwickelt wurden. Diese Integration verbessert das CSI-Feedback und verfeinert die Genauigkeit der Kanalschätzung bei 6G-Übertragungen. Sie bietet umfassende Flexibilität bei der Konfiguration von fortgeschrittenen 6G-Szenarien. Die Keysight-Lösung ermöglicht es Ingenieuren, die Signalqualität zu beurteilen, das dynamische Kanalverhalten zu analysieren, Interferenzeffekte zu bewerten und KI-gesteuerte Schätzer zu optimieren, um Beeinträchtigungen zu mindern. Darüber hinaus stellt die Bestätigung der Simulationsgenauigkeit durch Echtzeit-Feedback und Validierung auf Systemebene sicher, dass 6G-Systeme hohe Leistungsniveaus erreichen können.
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