6G 연구를 위한 AI 기반 공기 인터페이스 물리 계층(PHY) 시뮬레이션 방법

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+ 6G 연구용 시스템 설계

실시간 채널 동작 분석으로 6G 설계 최적화

차세대 6G 시스템을 설계하려면 실시간 동적 채널 및 네트워크 동작 변화에 반응해야 합니다. 소프트웨어는 고급 변조, 사용자 장비 이동성, 초대규모 다중 입력/다중 출력의 채널 상태 정보와 같은 채널 동작의 복잡한 상호 작용을 시뮬레이션해야 합니다. 통합 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술로 이러한 동작을 시뮬레이션하는 것은 데이터 전송률-처리량 목표를 달성하는 데 필요한 복잡한 고차 변조 형식을 모델링하는 데 중요합니다.

통신 시스템 엔지니어는 신경망 알고리즘을 위한 훈련 데이터 세트를 생성하는 설계 자동화 소프트웨어가 필요합니다. 또한 훈련된 모델을 고급 5G 및 미래 6G 통신 시스템 시뮬레이션에 통합해야 합니다. 연구원들은 다양한 구성 요소 및 시스템의 동작을 모델링하고, 성능 지표를 분석하며, 더 나은 기능성과 비용 효율성을 위해 설계를 최적화해야 합니다. 이 소프트웨어는 데이터 세트를 생성하고 모델을 훈련해야 합니다.

6G 물리 계층 연구 시뮬레이션 솔루션

6G 시스템을 구축하려면 채널 및 네트워크 동작의 실시간 변화에 적응해야 합니다. 키사이트 시스템 설계 W4812B 번들에는 6G 연구를 위한 AI 및 ML 예제 작업 공간이 포함되어 있습니다. 시스템 설계는 처리량 향상을 위한 채널 상태 정보(CSI) 피드백의 링크 레벨 시뮬레이션을 보여줍니다. AI 기반 CSI 피드백 훈련을 위해 압축 없이 CSI 피드백 정보를 저장합니다. AI 채널 추정을 위해 시스템 설계는 사전 훈련된 신경망 모델을 사용하여 New Radio(NR) 수신기 모델의 성능을 평가하고, 이를 기존 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 채널 추정과 비교합니다. 시스템 설계는 NR 수신 모델에서 기존 MMSE 채널 추정을 대체하는 것을 목표로, MMSE 채널 추정 패턴을 학습하기 위한 신경망 모델의 훈련 데이터를 생성합니다.

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