Cómo verificar el rendimiento de un receptor neuronal 6G

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IA para optimizar el diseño de receptores neuronales 6G

Para verificar el rendimiento de un receptor neuronal 6G es necesario generar datos de entrenamiento específicos para cada emplazamiento. Sin embargo, los datos disponibles son limitados y validar el rendimiento del receptor en sistemas de extremo a extremo es todo un reto. Una vez completado el diseño del algoritmo, diseñar un receptor neuronal 6G utilizando inteligencia artificial (IA) es un proceso de múltiples pasos. Antes de implantar receptores neuronales en redes comerciales, los ingenieros deben asegurarse de que están bien entrenados, superan a los receptores tradicionales y gestionan con solidez las condiciones de canal de las redes del mundo real. La integración de la IA en la 6G se centra en dos procesos: la estimación del canal y la retroalimentación del estado del canal.

Si los ingenieros no comprenden el comportamiento de los canales y no compensan sus anomalías en tiempo real, el rendimiento de la 6G estará siempre por debajo de las expectativas. Los ingenieros de diseño necesitan una solución para entrenar receptores neuronales utilizando datos etiquetados generados por software. Tras generar los datos, necesitan validar el rendimiento de la red neuronal cuando se integra en un sistema inalámbrico. A continuación, pueden emular e integrar distintas condiciones de canal en el sistema. Se necesita un emulador de canales para importar modelos de canales de herramientas externas o utilizar datos de modelos existentes. Este método permite a los ingenieros crear un gemelo digital de varias condiciones de canal y comparar los resultados de la simulación con un sistema del mundo real.

Solución de prueba para el diseño de receptores neuronales 6G AI

La verificación de la funcionalidad del receptor en sistemas 6G requiere una estimación precisa del canal. La solución de Keysight entrena un receptor neuronal utilizando datos etiquetados generados por Keysight PathWave System Design. El sistema optimiza los datos de entrenamiento para que sean específicos del sitio, y los datos se actualizan para adaptarse a diferentes escenarios. Una vez completado el entrenamiento, el equipo de Keysight genera y transmite nuevas formas de onda 5G al receptor neuronal a través de una red Open RAN en vivo, completa con una unidad de radio comercial ORAN. A continuación, el receptor puede demodular la señal utilizando algoritmos de IA y aprendizaje automático del entrenamiento anterior. Una vez que el sistema procesa la señal, los ingenieros de pruebas pueden medir la tasa de error de bit / tasa de error de bloque para el sistema de extremo a extremo para proporcionar información sobre el rendimiento del receptor neuronal. Por último, el emulador de canal PROPSIM de Keysight puede importar modelos de canal de herramientas externas de trazado de rayos. Los datos sirven entonces como el gemelo digital de un canal para comparar los resultados de la simulación con un sistema del mundo real.
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