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4-2024

Fachzeitschrift für Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik

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5G/6G und IoT<br />

Erschließung neuer Frequenzbereiche für zukünftige<br />

5G-Advanced- und 6G-Netze<br />

R&S SMW200A Vektor-Signalgenerator und R&S FSW Signal- und Spektrumanalysator<br />

Rohde & Schwarz<br />

GmbH & Co. KG<br />

www.rohde-schwarz.com<br />

Die Freigabe der Frequenzbereiche<br />

FR1 (0,41 bis 7,125 GHz)<br />

und FR2 (24,25 bis 71 GHz) war<br />

für die Entwicklung von 5G ein<br />

entscheidender Schritt. Für die<br />

kommende Ära von 5G-Advanced<br />

und 6G wird unter Regulierungsbehörden<br />

und in Industriekonsortien<br />

auf der ganzen<br />

Welt ein dritter Frequenzbereich<br />

diskutiert. Mit FR3, dem<br />

„Upper Midband“ von 7,125 bis<br />

24,25 GHz, soll die Mobilfunktechnologie<br />

in neue Sphären<br />

vorstoßen. Qualcomm Technologies<br />

stützt sich auf Messtechnik<br />

von Rohde & Schwarz,<br />

um die Zukunftsfähigkeit und<br />

Effizienz seiner neuesten HF-<br />

Modem-Technologie für FR3<br />

nachzuweisen.<br />

Auf der jüngsten Weltfunkkonferenz<br />

2023 in Dubai, die von<br />

der Internationalen Fernmeldeunion<br />

(ITU) organisiert und im<br />

November und Dezember 2023<br />

abgehalten wurde, erzielten die<br />

teilnehmenden Regulierungsbehörden<br />

und Branchenführer<br />

einen grundsätzlichen Konsens<br />

darüber, für die nächste Generation<br />

des Mobilfunks – offiziell<br />

als IMT-2030 tituliert und meist<br />

6G genannt – zusätzliche Spektren<br />

zu untersuchen. Insbesondere<br />

wurde der Frequenz bereich<br />

von 14,8 bis 15,35 GHz für<br />

eine weltweite Studie ins Auge<br />

gefasst. Darüber hinaus denken<br />

lokale Behörden wie die Federal<br />

Communications Commission<br />

(FCC) in den Vereinigten Staaten<br />

auch an eine Nutzung des<br />

oberen 12-GHz-Bands (12,7 bis<br />

13,25 GHz) für künftige Mobilfunkanwendungen.<br />

Vor dem Hintergrund dieser<br />

Entwicklungen hat Rohde &<br />

Schwarz Qualcomm Technologies<br />

den Nachweis ermöglicht,<br />

dass das Giga-MIMO-System für<br />

die Infrastruktur von morgen einsatzbereit<br />

ist und in dem neuen<br />

Frequenzbereich effizient arbeitet.<br />

Es verspricht eine höhere<br />

Datenleistung und bietet dabei<br />

eine Abdeckung, die mit den<br />

aktuellen 5G- Massive-MIMO-<br />

Netzen bei 3,5 GHz vergleichbar<br />

ist.<br />

Zur Validierung der Performance<br />

dieses Prototyps nutzte<br />

Qualcomm Technologies den<br />

R&S SMW200A Vektorsignalgenerator<br />

und den R&S FSW<br />

Signal- und Spektruman alysator<br />

von Rohde & Schwarz. Der<br />

Messaufbau umfasste spezialisierte<br />

Firmware zum Testen<br />

verschiedener Unterträgerabstände<br />

mit größeren Signalbandbreiten<br />

im Vergleich zu den<br />

heutigen 3GPP-Spezifikationen<br />

der Bit übertragungsschicht. Die<br />

größeren Bandbreiten sollen<br />

letztendlich höhere Datenraten<br />

und eine niedrigere Latenz<br />

ermöglichen. ◄<br />

Design-Flow für neuronale 6G-Empfänger<br />

Keysight Technologies<br />

www.keysight.com<br />

Keysight Technologies hat in<br />

Zusammenarbeit mit NVIDIA<br />

einen vollständigen Design-<br />

Flow für das Training und die<br />

Validierung neuronaler Empfänger<br />

entwickelt, der auf dem<br />

Mobile World Congress Barcelona<br />

<strong>2024</strong> vorgestellt wurde.<br />

Auf dem Keysight-Stand wurde<br />

eine Open RAN-Testumgebung<br />

gezeigt, die um einen neuronalen<br />

Mehrbenutzer-MIMO-<br />

Empfänger erweitert wurde.<br />

Während 5G künstliche<br />

Intelli genz (KI) integriert,<br />

um bestimmte Komponenten<br />

in Wireless-Netzwerken<br />

zu ver bessern, wird 6G die<br />

erste Generation der Wireless-<br />

Technologie sein, die auf KI<br />

basiert. Ein wichtiges Ziel<br />

ist die Entwicklung standortspezifischer<br />

neuronaler Empfänger,<br />

die die gesamte von Menschen<br />

entworfene Empfangskette<br />

der Bitübertragungsschicht ersetzen<br />

sollen. Die für das Training<br />

dieser neuronalen Empfänger<br />

erforderlichen Daten sind jedoch<br />

begrenzt, und die Validierung<br />

ihrer Leistung in End-to-End-<br />

Systemen stellt eine Herausforderung<br />

dar. Bevor neuronale<br />

Empfänger in kommerziellen<br />

Netzwerken eingerichtet werden<br />

können, müssen sie angemessen<br />

30 hf-praxis 4/<strong>2024</strong>

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