Sebastian Cammerer – NVIDIA 技術博客
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Wed, 04 Sep 2024 05:01:33 +0000
zh-CN
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實時神經接收器推動 AI-RAN 創新
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/real-time-neural-receivers-drive-ai-ran-innovation/
Tue, 03 Sep 2024 04:55:23 +0000
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當今的 5G New Radio (5G NR) 無線通信系統依靠高度優化的信號處理算法，在短短幾微秒內重建從雜信道觀察到的傳輸消息。這一非凡的成就是電信工程師和研究人員數十年不懈努力的成果，他們不斷改進信號處理算法，以滿足無線通信嚴苛的實時限制。 最初，一些算法因其在發現時過于復雜而被廣泛遺忘。Gallager 在 20 世紀 60 年代發現的低密度奇偶校驗（LDPC）代碼就是一個明顯的例子。David MacKay 在 20 世紀 90 年代重新發現了這些算法，現在它們已成為 5G NR 的支柱。這說明，即使是最好的算法也不切實際，除非它們滿足電信行業嚴格的計算和延遲要求。 無線通信領域的 AI 技術已經引起了學術界和行業研究人員的廣泛關注，如在《An Introduction to Deep Learning for the Physical Layer》和《An…
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面向特定環境的基站： AI / ML 驅動的神經 5G NR 多用戶 MIMO 接收機
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/towards-environment-specific-base-stations-ai-ml-driven-neural-5g-nr-multi-user-mimo-receiver/
Fri, 28 Apr 2023 02:28:17 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6847
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在今年的世界移動通信大會（ MWC ）上， NVIDIA 展示了一款神經接收器? 對于 5G 新無線電（ NR ）上行鏈路多用戶 MIMO 場景，可以看作? 可能的 6G 物理層架構的藍圖。 NVIDIA 首次展示了一種可訓練的基于神經網絡的接收器的研究原型，該接收器可以學習替換下一代節點 B 基站（ gNB ）中經典物理層的重要部分，而無需明確編程。 與我們的合作伙伴一起Rohde & Schwarz，我們在硬件在環設置中驗證了具有完全 5G 兼容 RF 信號的神經接收器的功能和性能。根據傳統基站算法的 3GPP 一致性測試場景，我們生成了在 2 . 14GHz 的載波頻率下具有 80MHz 帶寬的測試信號。? 這篇文章將展示經過訓練的接收器在模擬中的卓越性能? 也可以通過在現實條件下的實際測量來驗證。? 為了從接收到的信號中重建發送的信息，
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