Rohde & Schwarz und Qualcomm validieren ML-basiertes Kanalzustands-Feedback für 5G-Advanced

München – 20. Februar 2025 – Rohde & Schwarz und Qualcomm Technologies haben die erfolgreiche Validierung von komprimiertem Kanalzustands-Feedback (CSI) mittels maschinellen Lernens (ML) für 5G-Advanced-Netzwerke bekannt gegeben. Dieser Durchbruch zeigt eine signifikante Steigerung des Datendurchsatzes im Vergleich zu herkömmlichen Methoden und bestätigt die Machbarkeit von KI/ML-Implementierungen in der drahtlosen Kommunikation über verschiedene Hersteller hinweg.

Die Unternehmen erreichten Interoperabilität zwischen ML-Modellen, die auf einem mobilen Referenzdesign von Qualcomm Technologies liefen, und der 5G-Testplattform CMX500 von Rohde & Schwarz. Dies ermöglichte die Implementierung verbesserter CSI-Feedback-Mechanismen, die in den 3GPP Releases 18 und 19 untersucht wurden. Die erfolgreiche Validierung führte zu einer Durchsatzsteigerung von 51 % im Vergleich zu früheren Standards.

Die Lösung verwendete separate Trainingsansätze für die KI-Modelle auf der Netzwerk- und der Geräteseite. Qualcomm Technologies entwickelte einen proprietären Geräte-Encoder, während Rohde & Schwarz einen Decoder für seinen Netzwerkemulator entwickelte. Die CMX500-Testplattform unterstützt die Integration von ML-Modellen über das ONNX-Format, wodurch Benutzer ihre eigenen KI-Architekturen für drahtlose Testszenarien implementieren und validieren können.

Die Bedeutung dieser Validierung liegt in der Demonstration, dass ML-basierte Verbesserungen effektiv sind und über Geräte verschiedener Hersteller hinweg getestet werden können. Dies stellt einen wichtigen Schritt in Richtung der kommerziellen Einführung von KI-gesteuerten drahtlosen Kommunikationssystemen dar und legt den Grundstein für zukünftige 6G-Netzwerke, in denen KI voraussichtlich nativ in die Luftschnittstelle integriert wird.

Rohde & Schwarz und Qualcomm Technologies werden diese Demonstration auf dem Mobile World Congress 2025 in Barcelona präsentieren.