• 在 Open RAN 测试平台内展示神经接收机性能

• 完整设计流程的工具包括使用特定地点场景训练神经接收机的能力

• 使用是德科技设备对 NVIDIA Sionna 模拟的外部通道模型进行仿真，以创建定制的端到端系统

是德科技宣布该公司与 NVIDIA 合作，创建了用于训练和验证神经接收机的完整设计流程，该流程将在 2024 年巴塞罗那世界移动大会上展示。本次演示位于5 号厅展台 5E12，将采用一个已通过多用户 MIMO 神经接收机进行增强的Open RAN测试平台进行。

是德科技与英伟达在 2024 年世界移动通信大会上合作展示 6G 神经接收机设计流程

当 5G 技术集成了人工智能 (AI) 以增强无线网络中的特定组件时， 6G 将是第一代人工智能原生的无线技术。其中一个关键目标是开发特定位置的神经接收机，以取代整个人工设计的物理层接收链路。然而，训练这些神经接收机所需的数据量有限，从而对验证它们在端到端系统中的性能提出了挑战。在部署到商业网络中之前，神经接收机需要经过充分的训练，证明其性能超越传统接收机，并能够稳健地处理应对现实网络的信道条件。

本次演示展示了是德科技解决方案如何实现神经接收机的设计和验证。通过使用 NVIDIA Sionna 库来训练神经接收机，射线追踪通道可以生成特定地点的训练数据，从而创建现实世界系统的数字孪生。因此，神经接收机可以针对任何预期环境进行优化。

训练完成后，神经接收机将通过是德科技的设备连接到光宝科技（LITEON Technology）的 FlexFi 商用无线电单元并部署在 Open RAN 测试台中。是德科技的 PROPSIM 信道仿真器被用于模拟特定地点的传输信道。该仿真器方案允许无缝导入射线追踪通道脉冲响应。经过训练的神经接收机就可以解调信号。通过测试端到端系统的误块率（BLER），就可以深入了解神经接收机的性能。

是德科技 6G 和下一代技术副总裁 Giampaolo Tardioli 表示：“通过与 NVIDIA 等行业领导者合作，是德科技正在帮助提供所需的工具和专业分析，使人工智能成为无线通信的主流。通过使用我们的仿真和测量数据来训练 Open RAN 网络的数字孪生以及验证 AI 性能，我们能够提供开发 6G 神经接收机和其他 AI 组件所需的完整端到端设计环境。”

NVIDIA 电信高级副总裁 Ronnie Vasishta 表示：“软件定义的 RAN 能够在整个协议栈中实现 AI 的原生集成，最终使 6G 系统能够以最佳方式适应任何环境。在用于 6G 物理层研究的开源 NVIDIA Sionna 库的支持下，是德科技能够生成和捕获用于训练和评估的真实数据，这是推动人工智能在无线网络中被采用的关键因素。”

该演示包括了 CENTRIC 和 6G-SANDBOX 一部分开发的技术。这些项目已根据协议  101096379 和 101096328， 获得欧盟 Horizon Europe 研究和创新计划下的智能网络和服务联合事业 (SNS JU) 的资助 。