Comment vérifier les performances d'un récepteur neuronal 6G

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Utiliser l'IA pour optimiser la conception des récepteurs neuronaux de la 6G

La vérification des performances d'un récepteur neuronal 6G nécessite la génération de données d'entraînement spécifiques au site. Cependant, les données disponibles sont limitées et la validation des performances du récepteur dans les systèmes de bout en bout est un défi. Une fois la conception de l'algorithme terminée, la conception d'un récepteur neuronal 6G à l'aide de l'intelligence artificielle (IA) est un processus en plusieurs étapes. Avant de déployer des récepteurs neuronaux dans des réseaux commerciaux, les ingénieurs doivent s'assurer que les récepteurs sont bien formés, qu'ils sont plus performants que les récepteurs traditionnels et qu'ils gèrent de manière robuste les conditions de canal des réseaux du monde réel. L'intégration de l'IA dans la 6G se concentre sur deux processus : l'estimation du canal et le retour d'information sur l'état du canal.

Si les ingénieurs ne comprennent pas le comportement du canal et ne parviennent pas à compenser ses anomalies en temps réel, les performances de la 6G ne seront pas à la hauteur des attentes. Les ingénieurs concepteurs ont besoin d'une solution pour entraîner les récepteurs neuronaux à l'aide de données étiquetées générées par logiciel. Après avoir généré les données, ils doivent valider les performances du réseau neuronal lorsqu'il est intégré dans un système sans fil. Ils peuvent ensuite émuler et intégrer différentes conditions de canal dans le système. Un émulateur de canal est nécessaire pour importer des modèles de canal à partir d'outils externes ou utiliser des données de modèle existantes. Cette approche permet aux ingénieurs de créer un jumeau numérique de différentes conditions de canal et de comparer les résultats de la simulation avec un système réel.

Solution d'essai pour la conception d'un récepteur neuronal 6G AI

La vérification de la fonctionnalité des récepteurs dans les systèmes 6G nécessite une estimation précise du canal. La solution Keysight entraîne un récepteur neuronal à l'aide de données étiquetées générées par Keysight PathWave System Design. Le système optimise les données d'entraînement pour qu'elles soient spécifiques au site, et les données sont mises à jour pour s'adapter à différents scénarios. Une fois l'entraînement terminé, l'équipement Keysight génère et transmet de nouvelles formes d'ondes 5G au récepteur neuronal par le biais d'un réseau Open RAN en direct, avec une unité radio ORAN commerciale. Le récepteur peut alors démoduler le signal à l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique issus de la formation précédente. Une fois que le système traite le signal, les ingénieurs de test peuvent mesurer le taux d'erreur binaire / le taux d'erreur de bloc pour le système de bout en bout afin de fournir des indications sur les performances du récepteur neuronal. Enfin, l'émulateur de canaux PROPSIM de Keysight peut importer des modèles de canaux à partir d'outils externes de traçage de rayons. Les données servent alors de jumeau numérique d'un canal pour comparer les résultats de la simulation avec un système réel.
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