隨著對(duì)未來6G無線通信標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)組件的研究如火如茶地進(jìn)行,人們也在探索6G的AI原生空中接口的可能性。羅德與施瓦茨與英偉達(dá)合作,向著未來6G技術(shù)對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)實(shí)施模擬。在巴塞羅那世界移動(dòng)通信大會(huì)上,兩家公司將展示業(yè)界首個(gè)神經(jīng)接收器的硬件在環(huán)演示,顯示與傳統(tǒng)信號(hào)處理相比,使用訓(xùn)練有素的ML模型可實(shí)現(xiàn)的性能提升。

在今年的世界移動(dòng)通信大會(huì)上,參觀者可以體驗(yàn)到神經(jīng)接收器方法在5G NR上行鏈路多用戶多輸入多輸出(MU- MIMO)情況下的首次演示--這可能是6G物理層的藍(lán)圖。該裝置結(jié)合了羅德與施瓦茨用于信號(hào)生成和分析的高端測試解決方案以及用于鏈路級(jí)模擬的NVIDIA Sionnam GPU加速開源庫。

神經(jīng)接收器的概念是用訓(xùn)練有素的機(jī)器學(xué)習(xí)模型取代無線通信系統(tǒng)物理層的信號(hào)處理塊。全球的學(xué)術(shù)界、領(lǐng)先 的研究機(jī)構(gòu)和行業(yè)專家預(yù)計(jì),未來的6G標(biāo)準(zhǔn)將使用AI/ML進(jìn)行信號(hào)處理任務(wù),如信道估計(jì)、信道均衡和解映射。當(dāng)前的模擬表明,與目前5GNR中使用的高性能確定性軟件算法相比,神經(jīng)接收器將提高鏈路質(zhì)量并影響吞吐量。

為了訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,數(shù)據(jù)集是絕對(duì)的先決條件。通常情況下,所需的數(shù)據(jù)集訪問是有限的,或者根本無法獲得。在6G早期研究的現(xiàn)狀中,在生成具有不同信號(hào)配置的各種數(shù)據(jù)集以訓(xùn)練信號(hào)處理任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),測試和測量設(shè)備提供了一個(gè)可行的選擇。

在羅德與施瓦茨展位上展示的基于AI/ML的神經(jīng)接收器設(shè)置中,R&S SMW200A矢量信號(hào)發(fā)生器模擬了兩個(gè)單獨(dú)的用戶,在上行方向以MIMO 2x2信號(hào)配置發(fā)射80MHz寬的信號(hào)。每個(gè)用戶都是獨(dú)立消隱的,并應(yīng)用噪聲來模擬真實(shí)的無線電信道條件。R&S MSR4多用途衛(wèi)星作為接收機(jī),通過使用其四個(gè)相位相干的接收通道,捕捉以3GHz的載波頻率傳輸?shù)男盘?hào)。然后,數(shù)據(jù)通過實(shí)時(shí)流接口提供給服務(wù)器。在那里,信號(hào)被使用R&S基于服務(wù)器的測試

(SBT)框架進(jìn)行預(yù)處理,包括R&SVSE矢量信號(hào)探索器(VSE)微服務(wù)。VSE信號(hào)分析軟件同步信號(hào)并進(jìn)行快速傅里葉變換(FFT)。這個(gè)FFT后的數(shù)據(jù)集可作為使用NVIDIASionna實(shí)現(xiàn)神經(jīng)接收器的輸入。

NVIDIASionna是一個(gè)用于鏈路級(jí)仿真的GPU加速開源庫。它能夠?qū)?fù)雜的通信系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行快速原型設(shè)計(jì),并為6G信號(hào)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)集成提供本地支持。

作為演示的一部分,訓(xùn)練有素的神經(jīng)接收器與線性最小均方誤差(LMMSE)接收器架構(gòu)的經(jīng)典概念進(jìn)行了比較,后者應(yīng)用基于確定性開發(fā)的軟件算法的傳統(tǒng)信號(hào)處理技術(shù)。這些高性能的算法在目前的4G和5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)中已被廣泛采用。

羅德與施瓦茨測試與測量部門的執(zhí)行副總裁AndreasPauly表示:"在無線通信中使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行信號(hào)處理是目前業(yè)內(nèi)非常熱門的話題,在業(yè)內(nèi)同行中經(jīng)常會(huì)有爭議性的討論。我們很高興能與英偉達(dá)這樣的合作伙伴在這個(gè)測試平臺(tái)上合作。它將使研究人員和行業(yè)專家能夠根據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法驗(yàn)證他們的模型,并利用我們?cè)谛盘?hào)生成和分析方面的領(lǐng)先測試解決方案,在硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)中對(duì)其進(jìn)行測試"。

英偉達(dá)電信部高級(jí)副總裁RonnieVasishta表示:"與傳統(tǒng)的信號(hào)處理相比,經(jīng)過訓(xùn)練的ML模型為提高性能開辟了相當(dāng)大的潛力。羅德與施瓦茨和英偉達(dá)的這一神經(jīng)接收器的硬件在環(huán)演示,標(biāo)志著業(yè)界在展示人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在6G技術(shù)中的效用方面的一個(gè)里程碑。"

羅德與施瓦茨積極支持歐洲、亞洲和美國的6G研究活動(dòng),為研究項(xiàng)目、行業(yè)聯(lián)盟做出貢獻(xiàn),并與領(lǐng)先的研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)合作。公司的測試和測量專業(yè)知識(shí)和解決方案有助于為下一代無線通信鋪平道路,預(yù)計(jì)將在2030年左右進(jìn)行商業(yè)部署。

羅德與施瓦茨將在巴塞羅那FiraGranVia舉行的2023年世界移動(dòng)通信大會(huì)上展示基于AI/ML的訓(xùn)練有素的神經(jīng)接收器,地點(diǎn)位于5號(hào)廳5A80展位。歡迎參觀者見證神經(jīng)接收器的性能提升,并與羅德與施瓦茨和英偉達(dá)的專 家討論細(xì)節(jié)和總體概念。