Como verificar o desempenho de um receptor neural 6G

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Empregando IA para otimizar projetos de receptores neurais 6G

A verificação do desempenho de um receptor neural 6G requer a geração de dados de treinamento específicos do local. No entanto, há poucos dados disponíveis, e validar o desempenho do receptor em sistemas de ponta a ponta é um desafio. Uma vez concluído o projeto do algoritmo, o projeto de um receptor neural 6G usando inteligência artificial (IA) é um processo de várias etapas. Antes de implantar receptores neurais em redes comerciais, os engenheiros devem garantir que os receptores sejam bem treinados, superem os receptores tradicionais e lidem com as condições de canal das redes do mundo real de forma robusta. A integração da IA em 6G concentra-se em dois processos: estimativa de canal e feedback do estado do canal.

Se os engenheiros não entenderem o comportamento do canal e não conseguirem compensar suas anomalias em tempo real, o desempenho do 6G ficará consistentemente aquém das expectativas. Os engenheiros de projeto precisam de uma solução para treinar receptores neurais usando dados rotulados gerados por software. Depois de gerar os dados, eles precisam validar o desempenho da rede neural quando integrada a um sistema sem fio. Em seguida, eles podem emular e integrar diferentes condições de canal ao sistema. Um emulador de canal é necessário para importar modelos de canal de ferramentas externas ou usar dados de modelos existentes. Essa abordagem permite que os engenheiros criem um gêmeo digital de várias condições de canal e comparem os resultados da simulação com um sistema do mundo real.

Solução de teste de design de receptor neural 6G AI

A verificação da funcionalidade do receptor em sistemas 6G exige uma estimativa precisa do canal. A solução da Keysight treina um receptor neural usando dados rotulados gerados pelo Keysight PathWave System Design. O sistema otimiza os dados de treinamento para que sejam específicos do local, e os dados são atualizados para acomodar diferentes cenários. Quando o treinamento é concluído, o equipamento da Keysight gera e transmite novas formas de onda 5G para o receptor neural por meio de uma rede Open RAN ativa, completa com uma unidade de rádio ORAN comercial. O receptor pode então demodular o sinal usando algoritmos de IA e aprendizado de máquina do treinamento anterior. Depois que o sistema processa o sinal, os engenheiros de teste podem medir a taxa de erro de bit / taxa de erro de bloco para o sistema de ponta a ponta para fornecer informações sobre o desempenho do receptor neural. Por fim, o emulador de canal PROPSIM da Keysight pode importar modelos de canal de ferramentas externas de ray-tracing. Os dados servem, então, como gêmeo digital de um canal para comparar os resultados da simulação com um sistema do mundo real.
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