在NI，我們致力于通過連接人員、創(chuàng)意與技術(shù)來推動(dòng)非凡成就。隨著全球持續(xù)探索5G及未來技術(shù)的可能性，我們很高興推出全新的無線通信客戶成功案例集，展示研究人員利用軟件無線電(SDR)創(chuàng)建前沿原型的創(chuàng)新成果。從5G技術(shù)進(jìn)步到未來網(wǎng)絡(luò)的開創(chuàng)性概念，這些案例研究展示了研究人員如何拓展無線創(chuàng)新的邊界。我們向所有分享研究成果的研究人員致以誠摯謝意。
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該平臺(tái)由Pi-Radio、紐約大學(xué)和米蘭理工大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)，能夠?qū)?G多頻段功能進(jìn)行快速原型設(shè)計(jì)，且針對中高頻段進(jìn)行優(yōu)化。該平臺(tái)基于Pi-Radio的FR3前端、NI USRP和OpenAirInterface (OAI)開源5G軟件構(gòu)建，提供無與倫比的靈活性。Pi-Radio的FR3板卡是關(guān)鍵的推動(dòng)因素，它支持在1微秒內(nèi)實(shí)時(shí)配置載波頻率、Tx/Rx增益和濾波器等參數(shù)。這種在頻譜管理方面前所未有的靈活性，對于釋放中高頻段的全部潛力，及推動(dòng)整個(gè)蜂窩生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新至關(guān)重要。
隨著全球持續(xù)探索5G及未來技術(shù)的可能性，NI推出全新的無線通信客戶成功案例集！使用單個(gè)模型處理多任務(wù)還能降低資源需求。我們引入視覺變換器(ViT)作為頻譜圖學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)模型，并采用掩碼頻譜圖建模(MSM)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。當(dāng)針對無線電信號(hào)識(shí)別、頻譜分割、人類活動(dòng)感知和定位等任務(wù)進(jìn)行微調(diào)時(shí)，該模型展現(xiàn)出有效的泛化能力。
我們采用基于幾何的站點(diǎn)專用隨機(jī)模型(GSCM)來表征無線電信道傳播效應(yīng)。時(shí)變CFR表征不同傳播路徑的疊加結(jié)果：Tx與Rx間的視距路徑；靜態(tài)離散散射體（如交通標(biāo)志和信號(hào)燈）的反射；移動(dòng)離散散射體；以及建筑物墻面或植被等漫散射體。使用NI Ettus USRP X310s的基于實(shí)時(shí)幾何的無線信道仿真器，可通過硬件在環(huán)配置測量商用調(diào)試解調(diào)器的FER。該FER數(shù)據(jù)可用于車載場景中調(diào)試解調(diào)器的資格測試，以及AI/ML模型訓(xùn)練所需的基準(zhǔn)真值。
通過適配OpenAirInterface (OAI)開源中央單元/分布式單元(CU/DU)實(shí)現(xiàn)方案，我們成功構(gòu)建了重量僅為3千克的完整5G蜂窩系統(tǒng)。利用這套移動(dòng)5G系統(tǒng)，我們開展了位置和方向控制方法的實(shí)驗(yàn)研究，該方法能夠感知來自多個(gè)蜂窩電話的無線信號(hào)強(qiáng)度，并自主移動(dòng)到最佳通信位置/方向，確保多部手機(jī)通信時(shí)不會(huì)降低信號(hào)質(zhì)量。
通過增加GPU節(jié)點(diǎn)來增強(qiáng)Colosseum的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)基礎(chǔ)設(shè)施。具體包括：兩臺(tái)NVIDIA DGX A100工作站（每臺(tái)配備8個(gè)GPU），可提供10 petaFLOPS計(jì)算能力；一臺(tái)Supermicro Superserver 8049U-E1CR4T（配備6個(gè)NVIDIAV100 GPU和3 TB內(nèi)存）。
我們開發(fā)的開源軟件庫實(shí)現(xiàn)了NI Ettus USRP X440與HermesPy信號(hào)處理層的深度集成。NI Ettus USRP X440生成的中頻(IF)信號(hào)可對接商用現(xiàn)成(COTS)及定制RF前端，在26 GHz域內(nèi)運(yùn)行。由此構(gòu)建的JCAS系統(tǒng)具備極高靈活性，支持1 GHz帶寬。
我們提出了一種基于可解釋語義的圖像語義通信(ES-ISC)系統(tǒng)。圖像語義編碼器采用分割映射和文本提取技術(shù)，將圖像轉(zhuǎn)換為離散的可解釋語義進(jìn)行傳輸。這些語義隨后被轉(zhuǎn)換為數(shù)字比特流，通過傳統(tǒng)信道編碼和調(diào)制模塊進(jìn)行無線傳輸。
隨著全球持續(xù)探索5G及未來技術(shù)的可能性，NI推出全新的無線通信客戶成功案例集！我們提出利用N架無人機(jī)實(shí)現(xiàn)下行鏈路范圍擴(kuò)展的反向DTBF(R-DTBF)。反向技術(shù)利用信道互易性，將上行鏈路信道的共軛相位用于同頻下行鏈路波束成形。該技術(shù)無需目標(biāo)反饋或位置信息。
環(huán)境信息在無線通道中固有的編碼方式，使感知算法可作為信息提取的解碼器。信道估計(jì)對接收器數(shù)據(jù)重建至關(guān)重要，也可用于實(shí)現(xiàn)精確感知。超分辨率方法已被證明可突破帶寬限制，前提是接收器信噪比足夠高。本演示系統(tǒng)展示了所提算法實(shí)現(xiàn)高分辨率精確時(shí)延估計(jì)的單站測距應(yīng)用。通過有效整合可用頻帶內(nèi)的頻率資源，解決了有限帶寬帶來的挑戰(zhàn)。
環(huán)境信息在無線通道中固有的編碼方式，使感知算法可作為信息提取的解碼器。信道估計(jì)對接收器數(shù)據(jù)重建至關(guān)重要，也可用于實(shí)現(xiàn)精確感知。超分辨率方法已被證明可突破帶寬限制，前提是接收器信噪比足夠高。本演示系統(tǒng)展示了所提算法實(shí)現(xiàn)高分辨率精確時(shí)延估計(jì)的單站測距應(yīng)用。通過有效整合可用頻帶內(nèi)的頻率資源，解決了有限帶寬帶來的挑戰(zhàn)。
我們使用NI毫米波收發(fā)儀系統(tǒng)(MTS)構(gòu)建了毫米波信道測量平臺(tái)。該平臺(tái)包含基帶處理NIPXIe-3610、中頻NI PXIe-3620、本地振蕩器、FPGA協(xié)處理器NI PXIe-7902R和時(shí)鐘同步組件NI PXIe-6674T等模塊。發(fā)射機(jī)負(fù)責(zé)生成信號(hào)并將其上變頻至毫米波頻段傳輸，接收器則將接收到的信號(hào)下變頻至中頻和基帶進(jìn)行分析。我們將上述系統(tǒng)應(yīng)用于不同場景。通過分析獲取的信道沖激響應(yīng)，結(jié)合環(huán)境信息設(shè)計(jì)信道模型。
集成式感知與通信(ISAC)技術(shù)對確保毫米波通信可靠性至關(guān)重要。我們開發(fā)了基于NI軟件無線電(SDR)和毫米波相控陣的毫米波ISAC測試平臺(tái)。相控陣處理毫米波與中頻段之間的轉(zhuǎn)換，SDR處理中頻段與基帶之間的轉(zhuǎn)換。該平臺(tái)可用于演示集成式無源感知與通信技術(shù)。例如，接收器可通過連接SDR設(shè)備的兩個(gè)毫米波相控陣實(shí)現(xiàn)。通過比較視距路徑和非視距路徑散射至感知目標(biāo)的接收信號(hào)，可估計(jì)收發(fā)分置多普勒頻率或收發(fā)分置距離。
我們采用NI Ettus USRP X410s搭建多頻段毫米波實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，集成了EVK02001/EVK06002毫米波相控天線陣列快速波束切換和多模態(tài)傳感器輸入。該平臺(tái)支持創(chuàng)建多樣化公共多模態(tài)感知/RF數(shù)據(jù)集，可助力新波束管理協(xié)議設(shè)計(jì)，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、真實(shí)的評(píng)估。例如，我們已演示激光雷達(dá)輔助波束管。該USRP平臺(tái)完全采用商用現(xiàn)成(COTS)組件，性價(jià)比高、易于定制，可擴(kuò)展集成其他傳感器/RF前端。為支持研究社區(qū)利用我們的平臺(tái)生成自己的數(shù)據(jù)集并開展實(shí)驗(yàn)，我們通過GitHub開源了GNURadio框架實(shí)現(xiàn)。
測試平臺(tái)由多個(gè)NI Ettus USRP N310構(gòu)建的無線單元(RU)和通過毫米波通信的公共分布式單元(DU)組成，形成了一個(gè)直徑數(shù)十米的“納米區(qū)域”。RU負(fù)責(zé)波束成形，DU控制RU波束。提出了波束成形技術(shù)，以最小化由于隨機(jī)阻塞導(dǎo)致每個(gè)UE吞吐量低于目標(biāo)速率的概率。我們在測試平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了波束成形算法，以測量和評(píng)估性能。我們在消聲室中使用兩個(gè)RU和一個(gè)UE進(jìn)行了空口實(shí)驗(yàn)。我們使用了由RU發(fā)送、在UE端成功接收并解調(diào)的正交頻分復(fù)用(OFDM)正交相移鍵控(QPSK)信號(hào)。
我們建議使用底層信道方案：一種低功耗、低數(shù)據(jù)速率的通道，與標(biāo)準(zhǔn)5G傳輸同時(shí)運(yùn)行，可安全地傳輸自定義數(shù)據(jù)（例如，混淆異或掩碼或認(rèn)證數(shù)據(jù)）。通過頻域擴(kuò)展定制底層，實(shí)現(xiàn)低截獲(LPI)和低檢測(LPD)概率。動(dòng)態(tài)異或混淆機(jī)制對PDCCH中的DCI加擾，同時(shí)保持物理下行共享信道(PDSCH)的完整性。gNodeB通過獨(dú)立于其他5G信道的底層信道安全傳輸混淆異或掩碼信息，使具備底層解碼能力的用戶可訪問PDCCH數(shù)據(jù)。
集成感知與通信(ISAC)已被確定為第六代(6G)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的主要應(yīng)用場景之一。ISAC系統(tǒng)的主要目標(biāo)是基于回波信號(hào)估計(jì)感知目標(biāo)的各種參數(shù)，如目標(biāo)距離、速度、角度和雷達(dá)截面(RCS)。CKM與ISAC之間的關(guān)系本質(zhì)上是互易的。基站(BS)需要用戶設(shè)備(UE)的位置來查詢CKM的信道知識(shí)，而ISAC可用于高效地獲取UE的位置。此外，從CKM獲取的信道信息還能通過免訓(xùn)練的波束對齊和信道估計(jì)提升ISAC性能。
為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，我們使用FR4材料的4層堆疊結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)了RIS。RIS包含256個(gè)單元，每個(gè)單元都集成了PIN二極管。這些元件可產(chǎn)生對應(yīng)PIN二極管“開”和“關(guān)”狀態(tài)的0°和180°相移。RIS元件按16 x 16網(wǎng)格排列，反射相位通過PIN二極管生成的信號(hào)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。
我們利用無蜂窩mMIMO系統(tǒng)中現(xiàn)有的上行鏈路導(dǎo)頻進(jìn)行感知，無需額外頻譜或?qū)Ｓ酶兄獋鬏敗Ｍㄟ^復(fù)用通信框架中已有的導(dǎo)頻，可最大限度減少專用感知傳輸或額外頻譜需求。我們采用單天線投影與加權(quán)天線的組合技術(shù)，聚合多個(gè)分布式天線信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)更精確的呼吸估計(jì)。該方法充分發(fā)揮無蜂窩mMIMO的分布式特性，可實(shí)現(xiàn)詳細(xì)、高分辨率的生命體征監(jiān)測。
中正大學(xué)通過硬件算法協(xié)同設(shè)計(jì)，開發(fā)了FR1頻段1600單元RIS輔助的雙用戶OFDMA通信平臺(tái)。硬件：系統(tǒng)平臺(tái)基于NI Ettus USRP X410，采用OFDMA實(shí)現(xiàn)雙用戶通信。兩路UE數(shù)據(jù)流分別采用64-QAM和16-QAM調(diào)制方案。RIS向?qū)?yīng)UE反射雙波束，實(shí)現(xiàn)雙用戶、雙數(shù)據(jù)流的通信傳輸。算法：中正大學(xué)開發(fā)了RIS輔助多用戶波束成形算法，能根據(jù)UE位置調(diào)整波束增益。該優(yōu)化可確保各UE獲得最佳通信性能。
減少毫米波/THz系統(tǒng)遭受惡意攻擊的有效方法是限制其波束探測方向。為表征初始接入過程的保密特性，我們提出了新型“掃描保密容量”度量指標(biāo)，用于量化可能泄露給潛在攻擊者的信息量?；谶@一新指標(biāo)，我們開發(fā)了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DRL)智能體，以優(yōu)化探測方向，實(shí)現(xiàn)最大保密性。我們將DRL智能體集成至靜態(tài)惡意軟件圖像網(wǎng)絡(luò)分析（STAMINA），這是一個(gè)軟件定義的框架，專為毫米波實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。通過NI USRP設(shè)備和InterDigital毫米波前端構(gòu)建的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，可在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化探測方向，在保障通信鏈路性能的同時(shí)，避免向潛在攻擊者暴露敏感信息。
受人類聯(lián)覺現(xiàn)象啟發(fā)（即一個(gè)感官刺激會(huì)因大腦超連接神經(jīng)元而自動(dòng)觸發(fā)另一感官），我們提出了機(jī)器聯(lián)覺(SoM)框架，即AI原生智能多模態(tài)感知-通信集成。我們開發(fā)了多模態(tài)感知-通信數(shù)據(jù)采集與智能集成系統(tǒng)，在移動(dòng)AI智能體上部署并校準(zhǔn)了包括軟件無線電(SDR)設(shè)備(NI Ettus USRP X410)、激光雷達(dá)、RGB-D相機(jī)和雷達(dá)等“機(jī)器感官”。通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們研究了SoM機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了高帶寬無線通信與智能感知的相互增強(qiáng)。
太赫茲無線通信(TWC)實(shí)驗(yàn)室與NI合作，搭建了全球領(lǐng)先的太赫茲無線測試平臺(tái)。研究內(nèi)容包括：進(jìn)行基于滑動(dòng)相關(guān)法的時(shí)域信道測量，研究太赫茲無線傳播信道的特性，為開發(fā)可靠太赫茲通信系統(tǒng)及其應(yīng)用奠定基礎(chǔ)；開發(fā)創(chuàng)新的距離感知帶寬自適應(yīng)調(diào)制方案，提升頻譜利用率；設(shè)計(jì)具有動(dòng)態(tài)架構(gòu)和低復(fù)雜度波束成形算法的超大規(guī)模多輸入多輸出(UM-MIMO)系統(tǒng)，擴(kuò)大覆蓋范圍，并顯著降低功耗
系統(tǒng)通過一系列步驟實(shí)現(xiàn)距離-多普勒聯(lián)合檢測（或延遲）。它可對齊收發(fā)OFDM資源單元，實(shí)現(xiàn)時(shí)域和頻域同步。然后，使用復(fù)數(shù)除法提取受飛行目標(biāo)影響的信道幅值和相位特征。應(yīng)用逆短時(shí)傅立葉變換將頻域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時(shí)域數(shù)據(jù)，獲取目標(biāo)的距離信息。結(jié)合多普勒分析可生成目標(biāo)完整的距離-多普勒二維圖像。
