Rohde & Schwarz y Nvidia ya exploran el 6G con el desarrollo de un receptor neural basado en IA/ML

La Cumbre Brooklyn 6G es el marco en el que Rohde & Schwarz j Nvidia presentan un receptor neural basado en IA/ML con modulación personalizada, un paso más en la exploración de las interfaces aéreas nativas de IA para 6G.

En colaboración con Nvidia, Rohde & Schwarz ha presentado una mejora de su reciente demostración hardware-in-the-loop de un receptor neuronal, demostrando las mejoras de rendimiento alcanzables cuando se utilizan modelos ML entrenados en comparación con el procesamiento de señal tradicional, mientras que por primera vez también se optimiza el lado del transmisor.

Con esta demostración, enmarcada en la cumbre Brooklyn 6G, los visitantes pueden ver por primera vez cómo funciona un receptor neuronal combinado con una modulación personalizada aprendida en un escenario de enlace ascendente 5G NR de entrada múltiple y salida múltiple (UL MIMO). La instalación combina varias soluciones de pruebas para generación y análisis de señales de Rohde & Schwarz y la librería de código abierto acelerada en la GPU Nvidia Sionna para permitir simulaciones de enlaces 5G y 6G. Sionna de Nvidia permite la creación rápida de prototipos de arquitecturas de sistemas de comunicaciones complejos y proporciona soporte nativo para la integración del aprendizaje automático en el procesamiento de señales 6G.

Esta demostración se basa en el éxito obtenido en el Mobile World Congress 2023 de Barcelona, donde ambas empresas demostraron por primera vez el concepto de receptor neuronal en un experimento de hardware en bucle en el que participaron dos empresas independientes. El mundo académico, los principales institutos de investigación y los principales expertos del sector de todo el mundo prevén que un futuro estándar 6G utilizará IA/ML para tareas de procesamiento de señales, como la estimación de canales, la ecualización de canales y la demapping. Este concepto se entiende como receptor neuronal, un concepto que se traduce en la mejora del rendimiento general del enlace y, por tanto, el caudal, en comparación con los actuales algoritmos de software deterministas de alto rendimiento utilizados en 5G NR, manteniendo al mismo tiempo la complejidad computacional en un nivel manejable.

Rohde & Schwarz apoya activamente las actividades de investigación 6G en Europa, Asia y EE.UU., al tiempo que contribuye a proyectos de investigación, al trabajo de alianzas industriales y colabora con institutos de investigación y universidades. La experiencia y las soluciones de prueba y medición de la empresa contribuyen a allanar el camino para la próxima generación de comunicaciones inalámbricas, cuyo despliegue comercial está previsto en torno a 2030.

Claves técnicas de la demo 5G/6G de Rohde & Schwarz y Nvidia

La configuración del banco de pruebas aprovecha el generador vectorial de señales R&S SMW200, que emula a un único usuario transmitiendo una señal de 100 MHz (273 PRB) de ancho en dirección ascendente a una frecuencia portadora de 2,14 GHz en una configuración MIMO 2×4. Se aplican desvanecimiento y ruido a la transmisión para emular condiciones de canal de radio realistas.

El receptor de satélite multipropósito R&S MSR4 captura la señal de RF instantáneamente con sus canales independientes 4x 200 MHz. La señal digitalizada se transmite en tiempo real y se transfiere al marco de Pruebas Basadas en Servidor (SBT) de R&S, que incluye microservicios del explorador de señales vectoriales (VSE) R&S VSE, que realiza la sincronización y el cálculo de la transformada rápida de Fourier (FFT). Los datos posteriores a la FFT sirven de entrada para un receptor neuronal implementado y entrenado con NVIDIA Sionna.

Como parte de la demostración, Er receptor neuronal entrenado con una constelación personalizada se compara con el concepto clásico de arquitectura de receptor lineal de error cuadrático medio mínimo (LMMSE), que aplica técnicas tradicionales de procesamiento de señales basadas en algoritmos de software desarrollados de forma determinista. Estos algoritmos de alto rendimiento están ampliamente adoptados en las actuales redes móviles 4G y 5G.

Para verificar el rendimiento de este receptor neural mejorado, incluida la modulación personalizada, se ampliaron para esta demostración las capacidades del generador vectorial de señales R&S SMW200A para permitir al usuario configurar libremente cada punto de constelación individual por magnitud y fase en el dominio IQ en función de la modulación QPSK o QAM seleccionada. El analizador de señal y espectro R&S FSW y el software R&S Vector Signal Explorer (VSE) también admiten la modulación personalizada, lo que posibilita a los usuarios evaluar el rendimiento del transmisor mediante indicadores clave de rendimiento bien conocidos, como la magnitud del vector de error (EVM), incluso cuando se utilizan constelaciones personalizadas aprendidas.

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