在NI，我們致力于通過連接人員、創(chuàng)意與技術(shù)來推動非凡成就。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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該平臺由Pi-Radio、紐約大學(xué)和米蘭理工大學(xué)團隊開發(fā)，能夠?qū)?G多頻段功能進行快速原型設(shè)計，且針對中高頻段進行優(yōu)化。該平臺基于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)鍵的推動因素，它支持在1微秒內(nèi)實時配置載波頻率、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，及推動整個蜂窩生態(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)進行預(yù)訓(xùn)練。當針對無線電信號識別、頻譜分割、人類活動感知和定位等任務(wù)進行微調(diào)時，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專用隨機模型(GSCM)來表征無線電信道傳播效應(yīng)。時變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（如交通標志和信號燈）的反射；移動離散散射體；以及建筑物墻面或植被等漫散射體。使用NI Ettus USRP X310s的基于實時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)練所需的基準真值。
通過適配OpenAirInterface (OAI)開源中央單元/分布式單元(CU/DU)實現(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5G系統(tǒng)，我們開展了位置和方向控制方法的實驗研究，該方法能夠感知來自多個蜂窩電話的無線信號強度，并自主移動到最佳通信位置/方向，確保多部手機通信時不會降低信號質(zhì)量。
通過增加GPU節(jié)點來增強Colosseum的人工智能/機器學(xué)習(xí)(AI/ML)基礎(chǔ)設(shè)施。具體包括：兩臺NVIDIA DGX A100工作站（每臺配備8個GPU），可提供10 petaFLOPS計算能力；一臺Supermicro Superserver 8049U-E1CR4T（配備6個NVIDIAV100 GPU和3 TB內(nèi)存）。
我們開發(fā)的開源軟件庫實現(xiàn)了NI Ettus USRP X440與HermesPy信號處理層的深度集成。NI Ettus USRP X440生成的中頻(IF)信號可對接商用現(xiàn)成(COTS)及定制RF前端，在26 GHz域內(nèi)運行。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架無人機實現(xiàn)下行鏈路范圍擴展的反向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。信道估計對接收器數(shù)據(jù)重建至關(guān)重要，也可用于實現(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)展示了所提算法實現(xiàn)高分辨率精確時延估計的單站測距應(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。信道估計對接收器數(shù)據(jù)重建至關(guān)重要，也可用于實現(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)展示了所提算法實現(xiàn)高分辨率精確時延估計的單站測距應(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。該平臺包含基帶處理NIPXIe-3610、中頻NI PXIe-3620、本地振蕩器、FPGA協(xié)處理器NI PXIe-7902R和時鐘同步組件NI PXIe-6674T等模塊。發(fā)射機負責生成信號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下變頻至中頻和基帶進行分析。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。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)備的兩個毫米波相控陣實現(xiàn)。通過比較視距路徑和非視距路徑散射至感知目標的接收信號，可估計收發(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驗平臺，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，并實現(xiàn)實時、真實的評估。例如，我們已演示激光雷達輔助波束管。該USRP平臺完全采用商用現(xiàn)成(COTS)組件，性價比高、易于定制，可擴展集成其他傳感器/RF前端。為支持研究社區(qū)利用我們的平臺生成自己的數(shù)據(jù)集并開展實驗，我們通過GitHub開源了GNURadio框架實現(xiàn)。
測試平臺由多個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，形成了一個直徑數(shù)十米的“納米區(qū)域”。RU負責波束成形，DU控制RU波束。提出了波束成形技術(shù)，以最小化由于隨機阻塞導(dǎo)致每個UE吞吐量低于目標速率的概率。我們在測試平臺上實現(xiàn)了波束成形算法，以測量和評估性能。我們在消聲室中使用兩個RU和一個UE進行了空口實驗。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。
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，與標準5G傳輸同時運行，可安全地傳輸自定義數(shù)據(jù)（例如，混淆異或掩碼或認證數(shù)據(jù)）。通過頻域擴展定制底層，實現(xiàn)低截獲(LPI)和低檢測(LPD)概率。動態(tài)異或混淆機制對PDCCH中的DCI加擾，同時保持物理下行共享信道(PDSCH)的完整性。gNodeB通過獨立于其他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)的主要目標是基于回波信號估計感知目標的各種參數(shù)，如目標距離、速度、角度和雷達截面(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，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)計了RIS。RIS包含256個單元，每個單元都集成了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二極管生成的信號動態(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)，聚合多個分布式天線信號，從而實現(xiàn)更精確的呼吸估計。該方法充分發(fā)揮無蜂窩mMIMO的分布式特性，可實現(xiàn)詳細、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，開發(fā)了FR1頻段1600單元RIS輔助的雙用戶OFDMA通信平臺。硬件：系統(tǒng)平臺基于NI Ettus USRP X410，采用OFDMA實現(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，用于量化可能泄露給潛在攻擊者的信息量。基于這一新指標，我們開發(fā)了深度強化學(xué)習(xí)(DRL)智能體，以優(yōu)化探測方向，實現(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），這是一個軟件定義的框架，專為毫米波實驗設(shè)計。通過NI USRP設(shè)備和InterDigital毫米波前端構(gòu)建的實驗系統(tǒng)，可在運行時動態(tài)優(yōu)化探測方向，在保障通信鏈路性能的同時，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)（即一個感官刺激會因大腦超連接神經(jīng)元而自動觸發(fā)另一感官），我們提出了機器聯(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AI智能體上部署并校準了包括軟件無線電(SDR)設(shè)備(NI Ettus USRP X410)、激光雷達、RGB-D相機和雷達等“機器感官”。通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們研究了SoM機制，實現(xiàn)了高帶寬無線通信與智能感知的相互增強。
太赫茲無線通信(TWC)實驗室與NI合作，搭建了全球領(lǐng)先的太赫茲無線測試平臺。研究內(nèi)容包括：進行基于滑動相關(guān)法的時域信道測量，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)計具有動態(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)，擴大覆蓋范圍，并顯著降低功耗
系統(tǒng)通過一系列步驟實現(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，實現(xiàn)時域和頻域同步。然后，使用復(fù)數(shù)除法提取受飛行目標影響的信道幅值和相位特征。應(yīng)用逆短時傅立葉變換將頻域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時域數(shù)據(jù)，獲取目標的距離信息。結(jié)合多普勒分析可生成目標完整的距離-多普勒二維圖像。
