Centro de ayuda para pruebas 6G

El 3GPP define la detección y comunicación integradas (ISAC) a través de un conjunto coordinado de informes técnicos (TR) de distintos grupos de trabajo que abordan requisitos de servicio, aspectos radioeléctricos y modelado de canales. Los siguientes TR definen colectivamente los requisitos de ISAC y los trabajos de normalización en curso:

Informes de necesidades de servicios básicos (SA1)

• 3GPP TR 22.837 – Estudio de viabilidad sobre ISAC en la versión 19: Se trata del informe fundamental elaborado por el Grupo de Trabajo 1 (SA1) del 3GPP. En él se definen casos de uso de ISAC, como la detección de objetos, la monitorización de movimientos y la detección ambiental, y se establecen los requisitos a nivel de servicio para los sistemasAdvanced pre-6G.  
• 3GPP TS 22.137 - Service requirements for 5G systems under Release 19: Esta especificación técnica complementa TR 22.837 traduciendo los resultados de viabilidad en requisitos de servicio normativos. Define indicadores clave de rendimiento (KPI) como la precisión de detección, la latencia de detección y la resolución espacial.

Informes de modelado de radio y canal (RAN1/RAN2)

• 3GPP TR 38.857 - Study on channel model enhancements for ISAC: Desarrollado bajo RAN1, este informe amplía los modelos estocásticos de canal de TR 38.901 para soportar modos ISAC (BS monostático, BS-UE bistático, UE-UE bistático, etc.) para frecuencias 0,5-52,6 GHz, ampliable a 100 GHz.

Referencias:
Integrated Sensing And Communications (ISAC); Casos de uso y escenarios de despliegue

Modelización de canales ISAC - Perspectivas del ETSI

Probar la calidad de la experiencia (QoE) 6G NTN implica combinar la emulación de señales, la emulación de redes y el modelado de canales para validar cómo los enlaces satelitales y terrestres influyen en el rendimiento del usuario final. Keysight proporciona un enfoque integrado para lograr esto a través de sus soluciones de prueba NTN y 5G NR / 6G. A continuación se muestra una visión general de un flujo de trabajo de prueba utilizando las herramientas de Keysight: 

• Generación de señales: Cree formas de onda candidatas NR-NTN o 6G utilizando el MXG o VSG para señales de referencia de enlace ascendente/descendente. 
• Emulación de canales: Aplica retardo, Doppler, dinámica de órbita e interferencias mediante PROPSIM o modelos de emulación FR3 previos a la normalización.
• Integración en la red: Utilice UeSIM o UXM como emuladores de RAN para simular los flujos del plano de usuario y del plano de control.
• Medición de la calidad de la experiencia: Registre las métricas a nivel de aplicación -rendimiento, latencia, fluctuación y MOS- vinculadas al movimiento del satélite o a las deficiencias del canal.
• Optimización de retroalimentación AI: Emplee Keysight PathWave Analytics para el ajuste automatizado de los parámetros de enlace y servicio para maximizar la QoE.

Explore las soluciones de simulación y emulación 6G.

La integración de las redes no terrestres (NTN) con las redes terrestres plantea retos únicos, como los grandes retardos de propagación, los desplazamientos Doppler debidos al movimiento de los satélites, la disponibilidad intermitente de enlaces, las interferencias mutuas NTN-TN y las deficiencias atmosféricas, que difieren sustancialmente de las de los sistemas terrestres. Garantizar traspasos sin fisuras, asignación de recursos entre capas e interoperabilidad entre diversas plataformas (LEO, GEO, HAPS, UAV) aumenta la complejidad.

La herramienta de modelado SystemVue RF Digital Twin de Keysight ayuda a superar estas barreras al proporcionar modelado y simulación de alta fidelidad a nivel de enlace de sistemas NTN de extremo a extremo, incluyendo cargas útiles de satélite, pasarelas y equipos de usuario en condiciones de propagación realistas. Incorpora impedimentos clave como el ruido de fase, la no linealidad de RF y el desequilibrio I/Q, a la vez que admite el modelado de antenas phased-array, la visualización de trayectorias en 3D y el análisis PA no lineal con DPD. Esto permite a los ingenieros predecir con precisión el rendimiento, validar las estrategias de gestión del haz y evaluar la robustez del enlace antes de la implantación del hardware, acelerando en última instancia el diseño de sistemas NTN-6G fiables y garantizando la escalabilidad para la conectividad global.

Obtenga más información sobre la solución de diseño de sistemas 5G / 6G de Keysight.

He aquí algunos casos de uso en los que la IA puede utilizarse en el desarrollo de NTN RAN:

Predicción y modelización de canales: Los canales de las NTN son muy dinámicos debido al movimiento de los satélites, el efecto Doppler y los grandes retrasos de propagación. La IA/ML (por ejemplo, aprendizaje profundo, RNNs, transformadores) puede aprender la dinámica del canal y predecir la información del estado del canal (CSI), mejorando la fiabilidad del enlace y reduciendo la sobrecarga. 

Optimización de la formación del haz y del traspaso: La IA puede optimizar la dirección adaptativa de haces para satélites LEO o HAPS, minimizando las interrupciones cuando los usuarios se mueven entre haces. Los algoritmos de ML predicen patrones de movilidad y automatizan traspasos sin interrupciones entre satélites o entre células terrestres y no terrestres. 

Gestión de recursos y espectro: La RAN NTN debe hacer frente a la fragmentación del espectro y al uso compartido del mismo entre múltiples RAT. La IA puede utilizarse para asignar dinámicamente recursos entre las bandas FR1/FR2/FR3 + NTN, garantizando la equidad y la calidad del servicio en caso de fluctuación de la demanda. 

Eficiencia energética y energética: Los satélites y los vehículos aéreos no tripulados tienen presupuestos de energía limitados. La IA puede optimizar el control de potencia, la programación y el equilibrio de carga para maximizar la vida útil y la eficiencia. 

Seguridad y detección de anomalías: Los enlaces NTN son más vulnerables a las interferencias. La detección de anomalías basada en IA puede identificar patrones de señal inusuales o ataques ciberfísicos en tiempo real. 

Detección y comunicación integradas (ISAC): La IA ayuda a los nodos NTN a utilizar la misma forma de onda para la comunicación y la detección, lo que permite el seguimiento de usuarios, objetos o amenazas mientras se mantiene la conectividad.

Se prevé que la IA se integre en varios componentes de la red inalámbrica 6G, como la capa física de los transmisores y receptores 6G. Esto permitirá a los dispositivos tomar decisiones de forma independiente, gestionar los recursos con eficacia y ajustarse a condiciones dinámicas sin depender por completo de sistemas centralizados. Por esta razón, las pruebas de los componentes inalámbricos que integran la tecnología de IA son fundamentalmente diferentes de las pruebas de los componentes tradicionales.

Las estrategias de prueba convencionales que validan el rendimiento de un dispositivo inalámbrico con respecto a un conjunto de especificaciones no serán suficientes. Los dispositivos habilitados para IA se construyen para adaptarse a situaciones impredecibles del mundo real y funcionar en entornos dinámicos con intensidades de señal, niveles de interferencia y densidades de usuarios fluctuantes. Por consiguiente, los algoritmos de IA deben entrenarse para optimizar el rendimiento en una amplia gama de condiciones que garanticen la fiabilidad. Las pruebas deben incluir escenarios que difieran significativamente del conjunto de entrenamiento para evaluar el rendimiento en entornos reales cambiantes e impredecibles.

Más información sobre la integración de IA y 6G

El modelado de canales le permite diseñar y probar sus modelos matemáticos 6G y evaluar el rendimiento de transmisores y receptores en el sistema de comunicaciones. En las pruebas de la tercera gama de frecuencias 6G (FR3), se necesita una emulación multicanal coherente en fase y tiempo utilizando modelos de canal semideterministas y deterministas. Las métricas de rendimiento clave para el modelado de canales FR3 6G incluyen:

• Estimación del peso del haz y métricas de apuntamiento
• Forma del haz y ganancia
• Niveles de lóbulos laterales

Una sólida solución de emulación de canales permite crear diversos entornos de propagación y emular deficiencias de hardware, como ruido de fase e interferencias.

Descargar la nota de aplicación de emulación de canal FR3 6G

Utilizar un espectro más alto para la 6G implica superar los retos de propagación de radiofrecuencias en estas bandas. Además, la pila de protocolos 5G necesitará modificaciones para soportar los mayores anchos de banda y las frecuencias portadoras más altas necesarias para las aplicaciones 6G, que no se han probado ni desplegado en el mundo real. Sin embargo, se puede diseñar y validar una red 6G temprana emulando equipos de usuario (UE) del mundo real.

Más información sobre las pruebas de redes pre-6G

Hay tres enfoques fundamentales para lograr un alto rendimiento de datos en 6G. El primero consiste en utilizar esquemas de modulación de orden superior para aumentar el número de bits transmitidos por cada símbolo. El segundo enfoque utiliza más ancho de banda del espectro y aumenta el caudal de datos utilizando una tasa de símbolos más alta. Un tercer enfoque transmite flujos de datos múltiples e independientes utilizando técnicas de antenas múltiples, como entrada múltiple/salida múltiple (MIMO). MIMO aprovecha la complejidad del canal radioeléctrico y transmite y recibe simultáneamente flujos de datos múltiples e independientes para generar un mayor caudal de datos.

Profundice en las pruebas de rendimiento de datos 6G

La caracterización de señales de banda ancha por debajo de THz para 6G requiere una combinación de equipos y software de alto rendimiento. Se necesita un generador de formas de onda arbitrarias (AWG) de altísima velocidad, un convertidor de frecuencias y un generador de señales que actúe como oscilador local. Esta configuración de prueba ayuda a generar, medir y caracterizar las formas de onda candidatas en banda H.

Revisión del caso de uso de la caracterización de señales 6G

Un banco de pruebas 6G típico debe admitir multitud de bandas de frecuencia, anchos de banda y tipos de forma de onda para dar respuesta a diversas necesidades de investigación. Los ingenieros necesitan utilizar un generador de formas de onda arbitrarias (AWG) capaz de generar señales de frecuencia intermedia (FI) de banda ancha y moduladas con un ancho de banda extremo.

Los convertidores ascendentes compactos de banda D (110 a 170 GHz) o banda G (140 a 220 GHz) pueden convertir la FI de banda ancha a la banda de frecuencias de sub-terahercios deseada. Las pruebas de receptores requieren la conversión descendente de la señal a una FI. Para ello se necesitan convertidores descendentes. También necesitará un osciloscopio o un digitalizador multicanal Keysight AXIe para digitalizar la señal.

Explorer el banco de pruebas 6G sub-THz

Keysight, en colaboración con 16 socios, lanzó el 6G-SANDBOX en enero de 2023 para crear un banco de pruebas paneuropeo para la experimentación 6G. El proyecto combina nodos digitales y físicos para ofrecer redes de extremo a extremo totalmente configurables, gestionables y controlables para validar nuevas tecnologías y avances de investigación para 6G. El 6G-SANDBOX permite a entidades de toda la Unión Europea (UE) probar habilitadores 6G prometedores, como la automatización de redes, la ciberseguridad, los gemelos digitales y la inteligencia artificial (IA), así como tecnologías que racionalizan el consumo de energía. El grupo se ha ampliado para incluir entidades de investigación de Asia.

Más información sobre el 6G-SANDBOX