6G前瞻-從研究到現(xiàn)實(shí)目錄 3 4 6 24-沉浸式體驗(yàn)-代理式AI服務(wù)-增強(qiáng)空對(duì)地覆蓋(NTN)新的多址接入評(píng)估減輕多用戶干擾并提高傳輸效率AI增強(qiáng)射線追蹤工具優(yōu)化多用戶多小區(qū)6G網(wǎng)絡(luò)射頻新的多址接入評(píng)估減輕多用戶干擾并提高傳輸效率AI增強(qiáng)射線追蹤工具優(yōu)化多用戶多小區(qū)6G網(wǎng)絡(luò)射頻云軟件cmWaveAI波束管理解決方案實(shí)現(xiàn)最佳性能通信與感知一體化驗(yàn)證波束管理解決方案實(shí)現(xiàn)最佳性能通信與感知一體化驗(yàn)證使通信網(wǎng)絡(luò)具有智能感知的功能滿足新一代連接需求），因子、延遲擴(kuò)展、多普勒擴(kuò)展和角度擴(kuò)展之類的參數(shù)用于描述環(huán)境的典生成是概率性的。這種方法通常無(wú)法準(zhǔn)確捕捉電磁波與其周?chē)h(huán)境之間并計(jì)算其電磁特性，以獲得信道指標(biāo)，如信道沖激響應(yīng)、路徑損耗和覆蓋地圖境（如密集的城市景觀、智能工廠或體育場(chǎng)）進(jìn)行高保真無(wú)線電傳播模擬，從追蹤生成的路徑損耗熱圖，它清楚地顯示了建筑物后面由于陰影和材料效應(yīng)而需要提到的是，雖然陰影可以隨機(jī)建模，通常使用對(duì)數(shù)正態(tài)分布，但這種模型實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場(chǎng)到實(shí)驗(yàn)室射頻數(shù)字孿生：射線追蹤從實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)收集數(shù)據(jù)從實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)收集數(shù)據(jù)UE連接性、空間分布和移動(dòng)性實(shí)驗(yàn)室到外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)室到外場(chǎng)信號(hào)與環(huán)境相互作用的復(fù)雜建模使得基于射線追蹤的射頻模擬在計(jì)算上要求很和射線追蹤技術(shù)利用專利算法來(lái)減少射線追蹤的計(jì)算開(kāi)銷，同時(shí)保持高增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)感知，實(shí)現(xiàn)了主動(dòng)無(wú)線電資源管理、移動(dòng)性預(yù)測(cè)和鏈路自適量反饋。這使其成為構(gòu)建預(yù)測(cè)性、智能驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵推動(dòng)力當(dāng)與實(shí)時(shí)環(huán)境感知或增強(qiáng)型設(shè)備定位系統(tǒng)集成時(shí)，光線追蹤引擎可以用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行虛擬驗(yàn)證，從而最大限度地降低服務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)境中重現(xiàn)特定站點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，例如流量激增、擁塞問(wèn)題、越區(qū)覆蓋、切），不同策略提供了一個(gè)完美的沙盒。例如，可以在數(shù)字孿生中驗(yàn)證節(jié)4.基于射線追蹤的感知信道建模與通目標(biāo)上的入射波目標(biāo)反射波雜波上的入射波雜波反射波?fop是第p個(gè)抽頭的多普勒頻移。括目標(biāo)和背景雜波反射。通常，每個(gè)對(duì)象（目標(biāo)或背景對(duì)象）可以具有多個(gè)或多個(gè)）。如果兩個(gè)抽頭具有足夠接近的延遲值，則可以通過(guò)保留角度/多普勒信息將它們合并在同一個(gè)抽頭中。感知算法可以估計(jì)一些關(guān)鍵參數(shù)，以檢測(cè)目），頻移，并且可以估計(jì)檢測(cè)到的物體的速度。這一信息為區(qū)分不同目標(biāo)類型手臂）時(shí)，除了對(duì)象的運(yùn)動(dòng)之外，還會(huì)引入額外的多普勒頻移。由于來(lái)自物多普勒頻移波動(dòng)，并且可以確定目標(biāo)類型。潛在目標(biāo)（如無(wú)人機(jī)、飛機(jī)基于射線追蹤的仿真允許對(duì)所有背景反射（雜波）進(jìn)行建模，從而為波束掃描波束掃描#3#5#4#5#6#7#8波束掃描波束掃描#3#5#4#5#6#7#8#2#3基站基站#7最佳波束ID為#4基站基站#7最佳波束ID為#4(a)全波束掃描(b)部分波束掃描波束掃描#3#5#5基站#7最佳波束ID為基站#7最佳波束ID為#4(c)AI輔助波束掃描AI模型波束掃描#3#5#5基站#7最佳波束ID為基站#7最佳波束ID為#4傳感器AI模型傳感器相機(jī)、激光雷達(dá)相機(jī)、激光雷達(dá)有估計(jì)誤差的位置有估計(jì)誤差的位置標(biāo)準(zhǔn)偏差RSRP預(yù)處理模型加載AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)并向發(fā)射機(jī)反饋?zhàn)罴巡ㄊ鳬D接收天線接收天線測(cè)試測(cè)試-下行傳輸解調(diào)器信道估計(jì)和均衡解映射器LDPC解碼器息與通信測(cè)量值相結(jié)合，以低延遲和低功耗實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的預(yù)測(cè)精度和接近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收機(jī)取代了多個(gè)信號(hào)處理模塊，包括僅使用單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)碼元解映射。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收機(jī)以更高的精度處理信道效應(yīng)和硬件損傷，因?yàn)槎鄠€(gè)得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠去除在信號(hào)處理塊中為了數(shù)學(xué)計(jì)算易處理性而做出的固有設(shè)計(jì)假間動(dòng)態(tài)來(lái)維持信息。脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)尖峰僅消耗幾皮焦的能量，因此，與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)相比，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以顯著降低能量消耗。然而，與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)形態(tài)接收機(jī)實(shí)現(xiàn)了顯著的誤碼率改進(jìn)。它的性能也與傳統(tǒng)的基），糾錯(cuò)、信號(hào)檢測(cè)和資源分配等任務(wù)。神經(jīng)形態(tài)接收機(jī)在不影響性能的情況下大大降低了能耗，可解釋性可解釋性延遲以AI為中心能源效率普遍性比特誤碼率塊誤碼率以通信為中心頻譜效率吞吐量變了用戶交互方式，是現(xiàn)有和新興無(wú)線通信標(biāo)準(zhǔn)中的關(guān)鍵應(yīng)用，但是它對(duì)無(wú)線通實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)，而不是像傳統(tǒng)系統(tǒng)中那樣僅確保比特傳輸?shù)恼_性。它共同理解和背景之上。通過(guò)這種方式，目標(biāo)導(dǎo)向與語(yǔ)義通信能夠在最大倫敦國(guó)王學(xué)院信道編碼器+接收機(jī)1接收機(jī)信道編碼器+接收機(jī)1接收機(jī)2接收機(jī)3背景描述器速率分割多址接入”大家好，歡迎收巴塞羅那，睛聯(lián)合信源信道編碼器天氣廣播天氣廣播+附加內(nèi)容附加內(nèi)容：巴塞羅那附加內(nèi)容：巴塞羅那(a)發(fā)射機(jī)架構(gòu)倫敦國(guó)王學(xué)院信道解碼器信道解碼器+巴塞羅那，睛一致性巴塞羅那，睛集成背景描述器”歡迎收看歡迎收看巴塞羅那的空連續(xù)干擾消除聯(lián)合信源信道解碼器連續(xù)干擾消除(b)接收機(jī)架構(gòu)關(guān)鍵點(diǎn)20。該信息被接收機(jī)用于重建虛擬形象的/watch?v=yjEfq4-8atMWC25./technology-solutions/39971-viavi-collaborateswith-industleaders-to-demonstrate-6g-ai-ran-open-