Überprüfung der Leistung eines neuronalen 6G-Empfängers

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Einsatz von KI zur Optimierung von 6G-Neuralempfängern

Die Überprüfung der Leistung eines neuronalen 6G-Empfängers erfordert die Erzeugung standortspezifischer Trainingsdaten. Es sind jedoch nur begrenzte Daten verfügbar, und die Validierung der Leistung des Empfängers in End-to-End-Systemen ist eine Herausforderung. Sobald der Algorithmusentwurf abgeschlossen ist, ist die Entwicklung eines neuronalen 6G-Empfängers mit künstlicher Intelligenz (KI) ein mehrstufiger Prozess. Vor dem Einsatz von neuronalen Empfängern in kommerziellen Netzen müssen Ingenieure sicherstellen, dass die Empfänger gut trainiert sind, die Leistung herkömmlicher Empfänger übertreffen und die Kanalbedingungen realer Netze robust handhaben. Die Integration von KI in 6G konzentriert sich auf zwei Prozesse: Kanalschätzung und Rückmeldung des Kanalzustands.

Wenn die Ingenieure das Kanalverhalten nicht verstehen und seine Anomalien nicht in Echtzeit kompensieren können, wird die 6G-Leistung durchweg hinter den Erwartungen zurückbleiben. Entwicklungsingenieure benötigen eine Lösung, um neuronale Empfänger anhand von softwaregenerierten, markierten Daten zu trainieren. Nach der Generierung der Daten müssen sie die Leistung des neuronalen Netzwerks bei der Integration in ein drahtloses System validieren. Anschließend können sie verschiedene Kanalbedingungen emulieren und in das System integrieren. Ein Kanalemulator ist erforderlich, um Kanalmodelle aus externen Tools zu importieren oder vorhandene Modelldaten zu verwenden. Mit diesem Ansatz können die Ingenieure einen digitalen Zwilling verschiedener Kanalbedingungen erstellen und die Simulationsergebnisse mit einem realen System vergleichen.

6G AI Neural Receiver Design Testlösung

Die Überprüfung der Empfängerfunktionalität in 6G-Systemen erfordert eine genaue Kanalabschätzung. Die Keysight-Lösung trainiert einen neuronalen Empfänger mit markierten Daten, die von Keysight PathWave System Design generiert werden. Das System optimiert die Trainingsdaten so, dass sie standortspezifisch sind, und die Daten werden aktualisiert, um verschiedenen Szenarien gerecht zu werden. Wenn das Training abgeschlossen ist, generiert die Keysight-Ausrüstung neue 5G-Wellenformen und überträgt sie an den neuronalen Empfänger über ein Live-Open-RAN-Netzwerk, komplett mit einer kommerziellen ORAN-Funkeinheit. Der Empfänger kann dann das Signal mit Hilfe von KI und maschinellen Lernalgorithmen aus dem vorherigen Training demodulieren. Sobald das System das Signal verarbeitet, können Testingenieure die Bitfehlerrate/Blockfehlerrate für das End-to-End-System messen, um einen Einblick in die Leistung des neuronalen Empfängers zu erhalten. Schließlich kann der Keysight PROPSIM Kanalemulator Kanalmodelle aus externen Raytracing-Tools importieren. Die Daten dienen dann als digitaler Zwilling eines Kanals, um Simulationsergebnisse mit einem realen System zu vergleichen.
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