如何為 6G 研究模擬 AI 驅動的空中介面 PHY

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+ 6G 研究的系統設計

利用即時通道行為分析優化 6G 設計

設計下一代 6G 系統需要對即時動態通道和網路行為變化作出反應。軟體必須模擬頻道行為中的複雜互動，例如先進的調變、使用者設備的移動性，以及來自超大量多輸入/多輸出的頻道狀態資訊。以整合式人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML) 技術模擬此行為，對於模擬達到資料傳輸率目標所需的複雜高階調變格式而言，至關重要。

通訊系統工程師需要能產生神經網路演算法訓練資料集的設計自動化軟體。他們也需要將訓練好的模型整合到先進的 5G 和未來的 6G 通訊系統模擬中。研究人員必須對各種元件和系統的行為進行建模，分析性能指標，並優化設計，以獲得更好的功能和成本效益。軟體必須產生資料集並訓練模型。

6G PHY 研究模擬解決方案

建立 6G 系統需要適應通道和網路行為的即時變化。Keysight System Design W4812B 套件包括用於 6G 研究的 AI 和 ML 示例工作區。System Design 展示了通道狀態資訊 (CSI) 反饋的鏈路級模擬，以增強吞吐量。它可在不壓縮的情況下儲存 CSI 反饋資訊，用於基於 AI 的 CSI 反饋訓練。在 AI 信道估計方面，System Design 使用預先訓練的神經網路模型評估新無線電 (NR) 接收機模型的效能，並與傳統的最小均方誤差 (MMSE) 信道估計進行比較。System Design 為神經網路模型產生訓練資料，從 MMSE 信道估計模式中學習，目的是取代 NR 接收模型中的傳統 MMSE 信道估計。

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