21.02.2023

Auf dem diesjährigen Mobile World Congress erwartet den Besucher die erste Demonstration der Leistungsfähigkeit eines neuronalen Empfängers in einem 5G NR-Uplink-Multi-User-Multiple-Input-Multiple-Output-(MU-MIMO)-Szenario – eine Blaupause für eine mögliche 6G-Bitübertragungsschicht. Der Aufbau kombiniert High-End-Testlösungen zur Signalerzeugung und -analyse von Rohde & Schwarz mit der NVIDIA Sionna™ GPU-beschleunigten Open-Source-Bibliothek für Simulationen auf Verbindungsebene.
Das Konzept eines neuronalen Empfängers sieht vor, dass die Signalverarbeitungsblöcke der Bitübertragungsschicht eines Funkkommunikationssystems durch trainierte maschinelle Lernmodelle ersetzt werden. Wissenschaftler, führende Forschungsinstitute und Branchenexperten auf der ganzen Welt erwarten, dass ein künftiger 6G-Standard KI/ML für Signalverarbeitungsaufgaben wie Kanalschätzung, Kanalentzerrung und Demapping nutzen wird. Heutige Simulationen legen nahe, dass ein solcher neuronaler Empfänger die Verbindungsqualität erhöhen und den Durchsatz im Vergleich zu den bereits leistungsstarken deterministischen Software-Algorithmen, die in 5G NR verwendet werden, weiter steigern kann.
Um solche Machine-Learning-Modelle zu trainieren, werden natürlich entsprechende Datensätze benötigt. Oft sind die erforderlichen Datensätze jedoch nur begrenzt oder überhaupt nicht verfügbar. Beim derzeitigen Stand der frühen 6G-Forschung stellt die Verwendung messtechnischer Hilfsmittel zur Erzeugung verschiedener Datensätze mit unterschiedlichen Signalkonfigurationen eine praktikable Alternative dar, um die ML-Modelle für Signalverarbeitungsaufgaben zu trainieren.
In dem am Rohde & Schwarz-Stand gezeigten KI/ML-basierten Aufbau auf Basis eines neuronalen Empfängers emuliert der R&S SW200A Vektorsignalgenerator zwei Benutzer, die ein 80 MHz breites Signal in Uplink-Richtung mit einer MIMO-2x2-Signalkonfiguration übertragen. Jeder Benutzer wird unabhängig mit Fading belegt, und Rauschen wird angewendet, um realistische Funkkanalbedingungen zu simulieren. Als Empfänger fungiert der R&S MSR4 Universal-Satellitenempfänger, der über seine vier phasenkohärenten Empfangskanäle das mit einer Trägerfrequenz von 3 GHz übertragene Signal erfasst. Anschließend stellt er die Daten über seine Echtzeit-Streaming-Schnittstelle einem Server zur Verfügung. Dort wird das Signal mit Hilfe des R&S Server-Based Testing-(SBT)-Frameworks einschließlich der Micro-Services der R&S VS Vector Signal Explorer (VSE) Software vorverarbeitet. Die VSE-Signalanalyse-Software synchronisiert das Signal und führt eine schnelle Fourier-Transformation (FFT) durch. Dieser FFT-transformierte Datensatz dient als Eingabe für den mit NVIDIA Sionna realisierten neuronalen Empfänger.
NVIDIA Sionna ist eine GPU-beschleunigte Open-Source-Bibliothek für Simulationen auf Verbindungsebene. Sie ermöglicht ein schnelles Prototyping komplexer Kommunikationssystemarchitekturen und bietet native Unterstützung für die Integration von maschinellem Lernen in die 6G-Signalverarbeitung.
Im Rahmen der Demonstration wird der trainierte neuronale Empfänger mit dem klassischen Konzept einer LMMSE-Empfängerarchitektur (Linear Minimum Mean Squared Error) verglichen, bei der traditionelle Signalverarbeitungstechniken auf Grundlage deterministisch entwickelter Software-Algorithmen zum Einsatz kommen. Diese bereits sehr leistungsfähigen Algorithmen sind in den heutigen 4G- und 5G-Mobilfunknetzen weit verbreitet.
Andreas Pauly, Executive Vice President Test and Measurement bei Rohde & Schwarz, erklärt: „Die Signalverarbeitung im Mobilfunk mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen ist ein hochaktuelles Thema in der Branche, das unter Kollegen oft kontrovers diskutiert wird. Wir freuen uns, mit einem Partner wie NVIDIA auf diesem Experimentierfeld zu arbeiten. Unsere Kooperation wird es Forschern und Branchenexperten ermöglichen, ihre Modelle mit Hilfe unserer führenden Testlösungen für die Signalerzeugung und -analyse datengesteuert zu validieren und in einem Hardware-in-the-Loop-Experiment zu testen.“
Ronnie Vasishta, Senior Vice President of Telecommunications bei NVIDIA, kommentiert: „Trainierte ML-Modelle eröffnen ein erhebliches Leistungspotential im Vergleich zur herkömmlichen Signalverarbeitung. Diese Hardware-in-the-Loop-Demonstration eines neuronalen Empfängers von Rohde & Schwarz und NVIDIA ist ein Meilenstein für die Branche und belegt den Nutzen von KI und maschinellem Lernen für die 6G-Technologie.“
Rohde & Schwarz unterstützt aktiv die 6G-Forschung in Europa, Asien und den USA. Das Unternehmen engagiert sich in Forschungsprojekten und Industrie-Allianzen und arbeitet mit führenden Forschungsinstituten und Universitäten zusammen. Das messtechnische Know-how und die Lösungen von Rohde & Schwarz bereiten den Weg für die nächste Mobilfunkgeneration 6G, mit deren kommerzieller Einführung um das Jahr 2030 herum zu rechnen ist.
Rohde & Schwarz zeigt den KI/ML-basierten, trainierten neuronalen Empfänger auf dem Mobile World Congress 2023 in der Fira Gran Via in Barcelona in Halle 5, Stand 5A80. Interessierte Besucher sind herzlich eingeladen, sich von dem Leistungsgewinn des neuronalen Empfängers zu überzeugen und sich mit den Experten von Rohde & Schwarz und NVIDIA über die Details und das Gesamtkonzept auszutauschen.
Weitere Informationen zu Rohde & Schwarz auf dem MWC Barcelona finden sich unter: www.rohde-schwarz.com/mwc
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Christian MokryPR Manager Test & measurement
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Rohde & Schwarz steht in seinen drei Divisionen Test & Measurement, Technology Systems und Networks & Cybersecurity für eine sichere und vernetzte Welt. Seit über 90 Jahren verschiebt der global agierende Technologiekonzern bei der Entwicklung von Spitzentechnologie die Grenzen des technisch Machbaren. Seine führenden Produkte und Lösungen befähigen Kunden aus Wirtschaft, Behörden und hoheitlichem Umfeld zur Gestaltung ihrer technologischen und digitalen Souveränität. Das Familienunternehmen mit Hauptsitz in München handelt unabhängig, langfristig und nachhaltig. Im Geschäftsjahr 2023/2024 (Juli bis Juni) erwirtschaftete Rohde & Schwarz einen Umsatz von 2,93 Milliarden Euro. Zum 30. Juni 2024 betrug die weltweite Zahl der Mitarbeitenden mehr als 14 400.
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