在大規(guī)模 MIMO (mMIMO)等高密度無(wú)線系統(tǒng)中，信道估計(jì)不僅是衡量性能的核心指標(biāo)，更是決定系統(tǒng)能效的關(guān)鍵一環(huán)。隨著頻譜擁塞問(wèn)題日益突出，移動(dòng)環(huán)境也愈發(fā)動(dòng)態(tài)多變，傳統(tǒng)信道估計(jì)方法已難以滿足現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)對(duì)速度和復(fù)雜性的更高要求。

Altera FPGAi 解決方案來(lái)破局，mMIMO 系統(tǒng)智能和能效表現(xiàn)全面提升！依托部署在Agilex SoC FPGA上的魯棒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Altera 實(shí)現(xiàn)了快速準(zhǔn)確的信道系數(shù)估計(jì)。與最小均方誤差 (MMSE) 等傳統(tǒng)方法相比，硬件資源占用和時(shí)延均實(shí)現(xiàn)了顯著降低。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦能新一代 RAN

傳統(tǒng)信道估計(jì)方法對(duì)實(shí)際噪聲敏感度較高，且計(jì)算強(qiáng)度偏大，面臨著巨大的挑戰(zhàn)，這一問(wèn)題在天線數(shù)量和調(diào)制方案持續(xù)升級(jí)時(shí)尤為明顯。Altera 基于 AI 的信道估計(jì)模型具備差異化優(yōu)勢(shì)，通過(guò)輸入信噪比 (SNR)和時(shí)延擴(kuò)展等關(guān)鍵參數(shù)，能夠生成精準(zhǔn)度更高，且具備上下文感知能力的無(wú)線信道估計(jì)結(jié)果，有效適配復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景。

利用 Altera 的 DSP Builder 軟件及其與 Quartus Prime 軟件的無(wú)縫集成，該方案實(shí)現(xiàn)了以下顯著優(yōu)勢(shì)：

動(dòng)態(tài)無(wú)線電環(huán)境下的高吞吐量信道估計(jì)

相較于非 AI 實(shí)施方案，減少 FPGA 設(shè)備資源占用，降低設(shè)備功耗，從而降低運(yùn)營(yíng)成本(OpEx)：

DSP 模塊數(shù)量減少多達(dá) 67%

M20K 模塊數(shù)量減少多達(dá) 58%

在 FPGA 邏輯架構(gòu)上優(yōu)化推理流水線，從而實(shí)現(xiàn)更低時(shí)延

增強(qiáng) 5G 及未來(lái) 6G RAN 架構(gòu)的可擴(kuò)展性

對(duì) mMIMO 等技術(shù)的重要意義

隨著網(wǎng)絡(luò)向開放式 RAN 和日益虛擬化的基礎(chǔ)設(shè)施不斷演進(jìn)，緊湊高效且具備靈活部署能力的 AI 模型，已成為了關(guān)鍵差異化優(yōu)勢(shì)。憑借并行處理能力和可編程性，F(xiàn)PGA 為執(zhí)行信道估計(jì)等 AI 增強(qiáng)型信號(hào)處理任務(wù)提供了兼具性能和靈活性的理想平臺(tái)。

Altera 的 AI 原生 Agilex FPGA 設(shè)備架構(gòu)，可將智能計(jì)算部署至更貼近信號(hào)源的位置，助力 RAN 實(shí)現(xiàn)更快速的相應(yīng)、更精簡(jiǎn)的架構(gòu)和更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性。無(wú)論是構(gòu)建高移動(dòng)性用例，還是設(shè)計(jì)具有能耗感知功能的小基站，該方案都能提供更卓越的性能表現(xiàn)和更優(yōu)異的 FPGA 功耗控制，從而有效降低無(wú)線運(yùn)營(yíng)商運(yùn)營(yíng)成本。

本演示是 Altera 利用 FPGAi 重塑無(wú)線接入網(wǎng)的關(guān)鍵成果之一，集中展現(xiàn)了 AI 與信號(hào)處理深度融合后，無(wú)線通信領(lǐng)域新潛能的解鎖路徑。通過(guò)提供先進(jìn)工具鏈，Altera 支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在硬件中的快速部署與精準(zhǔn)調(diào)優(yōu)，有效加速了從算法到芯片的轉(zhuǎn)化進(jìn)程。