Come verificare le prestazioni di un ricevitore neurale 6G

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Impiego dell'intelligenza artificiale per ottimizzare i progetti dei ricevitori neurali 6G

La verifica delle prestazioni di un ricevitore neurale 6G richiede la generazione di dati di addestramento specifici per il sito. Tuttavia, i dati disponibili sono limitati e la convalida delle prestazioni del ricevitore in sistemi end-to-end è impegnativa. Una volta completata la progettazione dell'algoritmo, la progettazione di un ricevitore neurale 6G utilizzando l'intelligenza artificiale (AI) è un processo a più fasi. Prima di distribuire i ricevitori neurali nelle reti commerciali, gli ingegneri devono assicurarsi che i ricevitori siano ben addestrati, che superino le prestazioni dei ricevitori tradizionali e che gestiscano in modo robusto le condizioni di canale delle reti del mondo reale. L'integrazione dell'intelligenza artificiale nel 6G si concentra su due processi: la stima del canale e il feedback dello stato del canale.

Se gli ingegneri non comprendono il comportamento dei canali e non riescono a compensarne le anomalie in tempo reale, le prestazioni del 6G saranno costantemente inferiori alle aspettative. I progettisti hanno bisogno di una soluzione per addestrare i ricevitori neurali utilizzando dati etichettati generati dal software. Dopo aver generato i dati, devono convalidare le prestazioni della rete neurale quando integrata in un wireless . Quindi, possono emulare e integrare diverse condizioni di canale nel sistema. È necessario un emulatore di canale per importare modelli di canale da strumenti esterni o utilizzare dati di modelli esistenti. Questo approccio consente agli ingegneri di creare un gemello digitale di varie condizioni di canale e confrontare i risultati della simulazione con un sistema reale.

Soluzione di test per la progettazione del ricevitore neurale 6G AI

La verifica della funzionalità del ricevitore nei sistemi 6G richiede una stima accurata del canale. La soluzione Keysight addestra un ricevitore neurale utilizzando dati etichettati generati da PathWave System Design di Keysight. Il sistema ottimizza i dati di addestramento in modo che siano specifici per il sito, e i dati si aggiornano per adattarsi a scenari diversi. Al termine dell'addestramento, l'apparecchiatura Keysight genera e trasmette nuove forme d'onda 5G al ricevitore neurale attraverso una rete Open RAN live, completa di unità radio ORAN commerciale. Il ricevitore può quindi demodulare il segnale utilizzando l'intelligenza artificiale e gli algoritmi di apprendimento automatico della formazione precedente. Una volta che il sistema elabora il segnale, gli ingegneri addetti ai test possono misurare il tasso di errore di bit / tasso di errore di blocco per il sistema end-to-end, per fornire indicazioni sulle prestazioni del ricevitore neurale. Infine, l'emulatore di canale PROPSIM di Keysight può importare modelli di canale da strumenti di ray-tracing esterni. I dati servono quindi come gemello digitale di un canale per confrontare i risultati della simulazione con un sistema reale.

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