·在 Open RAN 測試平臺內展示神經接收機性能

　　·完整設計流程的工具包括使用特定地點場景訓練神經接收機的能力

　　·使用是德科技設備對 NVIDIA Sionna 模擬的外部通道模型進行仿真，以創(chuàng)建定制的端到端系統

　　是德科技（NYSE: KEYS ）宣布該公司與 NVIDIA 合作，創(chuàng)建了用于訓練和驗證神經接收機的完整設計流程，該流程將在 2024 年巴塞羅那世界移動大會上展示。本次演示位于5 號廳展臺 5E12，將采用一個已通過多用戶 MIMO 神經接收機進行增強的Open RAN測試平臺進行。

　　是德科技與英偉達在 2024 年世界移動通信大會上合作展示 6G 神經接收機設計流程

　　當 5G 技術集成了人工智能 （AI） 以增強無線網絡中的特定組件時， 6G 將是第一代人工智能原生的無線技術。其中一個關鍵目標是開發(fā)特定位置的神經接收機，以取代整個人工設計的物理層接收鏈路。然而，訓練這些神經接收機所需的數據量有限，從而對驗證它們在端到端系統中的性能提出了挑戰(zhàn)。在部署到商業(yè)網絡中之前，神經接收機需要經過充分的訓練，證明其性能超越傳統接收機，并能夠穩(wěn)健地處理應對現實網絡的信道條件。

　　本次演示展示了是德科技解決方案如何實現神經接收機的設計和驗證。通過使用 NVIDIA Sionna 庫來訓練神經接收機，射線追蹤通道可以生成特定地點的訓練數據，從而創(chuàng)建現實世界系統的數字孿生。因此，神經接收機可以針對任何預期環(huán)境進行優(yōu)化。

　　訓練完成后，神經接收機將通過是德科技的設備連接到光寶科技（LITEON Technology）的 FlexFi 商用無線電單元并部署在 Open RAN 測試臺中。是德科技的 PROPSIM 信道仿真器被用于模擬特定地點的傳輸信道。該仿真器方案允許無縫導入射線追蹤通道脈沖響應。經過訓練的神經接收機就可以解調信號。通過測試端到端系統的誤塊率（BLER），就可以深入了解神經接收機的性能。

　　是德科技 6G 和下一代技術副總裁 Giampaolo Tardioli 表示：“通過與 NVIDIA 等行業(yè)領導者合作，是德科技正在幫助提供所需的工具和專業(yè)分析，使人工智能成為無線通信的主流。通過使用我們的仿真和測量數據來訓練 Open RAN 網絡的數字孿生以及驗證 AI 性能，我們能夠提供開發(fā) 6G 神經接收機和其他 AI 組件所需的完整端到端設計環(huán)境。”

　　NVIDIA 電信高級副總裁 Ronnie Vasishta 表示：“軟件定義的 RAN 能夠在整個協議棧中實現 AI 的原生集成，最終使 6G 系統能夠以最佳方式適應任何環(huán)境。在用于 6G 物理層研究的開源 NVIDIA Sionna 庫的支持下，是德科技能夠生成和捕獲用于訓練和評估的真實數據，這是推動人工智能在無線網絡中被采用的關鍵因素。”

　　該演示包括了 CENTRIC 和 6G-SANDBOX 一部分開發(fā)的技術。這些項目已根據協議  101096379 和 101096328， 獲得歐盟 Horizon Europe 研究和創(chuàng)新計劃下的智能網絡和服務聯合事業(yè) （SNS JU） 的資助 。

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