隨著5G技術(shù)的快速演進，信道狀態(tài)信息(CSI)成為優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和用戶容量的關(guān)鍵。它支持高效的基于信道的調(diào)度和自適應調(diào)制，確?；九c移動設(shè)備之間的高速通信穩(wěn)定可靠。在5G-A及未來的6G網(wǎng)絡(luò)中，人工智能和機器學習驅(qū)動的CSI增強技術(shù)有望進一步提升效率、降低成本并改善用戶體驗。然而，跨廠商的實現(xiàn)仍面臨挑戰(zhàn)。羅德與施瓦茨(以下簡稱“R&S”)與高通合作，成功實現(xiàn)了基于機器學習的CSI反饋增強技術(shù)的跨廠商互操作性，并在MWC 2025大會上展示這一行業(yè)里程碑成果。

R&S與高通攜手合作，成功驗證了基于機器學習的信道狀態(tài)信息反饋壓縮技術(shù)，用于5G-A網(wǎng)絡(luò)。相比常規(guī)方法，該技術(shù)顯著提高了吞吐量。這一技術(shù)突破表明跨廠商人工智能技術(shù)在無線通信中實施的可行性，旨在增強網(wǎng)絡(luò)性能。

雙方成功實現(xiàn)了在高通® 5G Modem-RF驅(qū)動的移動終端參考設(shè)計上運行的機器學習模型與R&S CMX500 5G一體化信令測試儀之間的互操作性，并實施了3GPP Release 18和19中研究的增強型CSI反饋機制。該方案基于CSI參考信號(CSI-RS)測量實現(xiàn)了信道狀態(tài)的高效壓縮，優(yōu)化了對5G網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要的大規(guī)模MIMO操作。與3GPP Release 15中定義的Type I反饋結(jié)合寬帶預編碼相比，吞吐量性能提升了51%。

雙方在網(wǎng)絡(luò)側(cè)和設(shè)備側(cè)分別采用了獨立的AI模型訓練方法，并通過指定的參考模型實現(xiàn)了兼容性。高通基于自動編碼器架構(gòu)開發(fā)了專有的設(shè)備編碼器，而R&S則為其網(wǎng)絡(luò)模擬器開發(fā)了解碼器。CMX500一體化測試儀通過開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換(ONNX)格式支持靈活的機器學習模型集成，使用戶能夠在無線測試場景中實現(xiàn)并驗證其自主開發(fā)的AI架構(gòu)。

跨廠商互操作性成為未來標準化的重要里程碑

此次成功的互操作性驗證證明，基于機器學習的空口增強技術(shù)可以在不同廠商的設(shè)備上有效實施和測試。這是實現(xiàn)人工智能增強型無線通信的重要一步，為5G-A功能的商用部署提供了測試和驗證框架。同時，這也為未來6G標準的制定奠定了關(guān)鍵里程碑，在6G中，人工智能預計一開始就原生集成到空口設(shè)計中。因此，跨廠商的人工智能互操作性將成為未來無線系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)。

R&S移動無線測試業(yè)務(wù)高級副總裁Christoph Pointner表示：“我們的CMX500能夠?qū)崿F(xiàn)并驗證基于機器學習的信號處理，這突顯了測試與測量技術(shù)需要與無線創(chuàng)新同步發(fā)展的需求。得益于ONNX支持，客戶可以集成自己的機器學習架構(gòu)，使CMX500成為人工智能增強型無線測試的多功能平臺。與高通的編碼器驗證互操作性，進一步證明了我們致力于為從5G-A到未來6G系統(tǒng)的人工智能驅(qū)動的通信建立關(guān)鍵驗證框架的承諾。”

高通工程高級副總裁John Smee表示：“在這個5G-A連接的新時代，以及我們展望6G之際，人工智能不僅對最佳用戶體驗至關(guān)重要，對網(wǎng)絡(luò)性能更為關(guān)鍵。高通與羅德與施瓦茨聯(lián)合研究驗證了基于人工智能的信道狀態(tài)信息(CSI)將有助于確保這些性能提升。”

R&S攜手高通在MWC 2025大會Fira Gran Via展覽中心5號館5A80展位現(xiàn)場展示CSI反饋增強技術(shù)。