5G NR 向け AI

5G チャネル推定用の深層学習データの合成

5G Toolbox™ を使用し、チャネル推定用に深層学習の学習データを生成する。

自己符号化器を使った CSI フィードバック

5G NR 通信システムで自己符号化器ニューラル ネットワークを使用して CSI フィードバックを圧縮する。

CSI Feedback with Transformer Autoencoder

Design and train a convolutional transformer deep neural network for channel state information feedback by using a downlink clustered delay line (CDL) channel model.

Prepare Data for CSI Processing

Generate channel estimates and prepare a data set to train an autoencoder for channel state information (CSI) feedback compression.

CSI Feedback with Autoencoders Implemented on an FPGA

Demonstrates how to use an autoencoder neural network to compress downlink channel state information (CSI) over a clustered delay line (CDL) channel. CSI feedback is in the form of a raw channel estimate array. In this example, the autoencoder network is implemented on an FPGA using the Deep Learning HDL Toolbox™.

(Deep Learning HDL Toolbox)

Optimize CSI Feedback Autoencoder Training Using MATLAB Parallel Server and Experiment Manager

Accelerate determination of the optimal training hyperparameters for a channel state information (CSI) autoencoder by using a Cloud Center cluster and Experiment Manager.

Online Training and Testing of PyTorch Model for CSI Feedback Compression

Train an autoencoder-based PyTorch^® neural network online and test for CSI compression.

Offline Training and Testing of PyTorch Model for CSI Feedback Compression

Train an autoencoder-based PyTorch neural network offline and test for CSI compression.

Import TensorFlow Channel Feedback Compression Network and Deploy to GPU

Generate GPU specific C++ code for a pretrained TensorFlow™ channel state feedback autoencoder.

AI for Positioning Accuracy Enhancement

Use AI to estimate the position of user equipment and compare performance with traditional TDoA techniques.

ビーム選択用のニューラル ネットワーク

通信チャネルの情報ではなく受信機の位置を使用して、ビーム選択のオーバーヘッドを低減する

Train DQN Agent for Beam Selection

Train a deep Q-network (DQN) reinforcement learning agent for beam selection in a 5G new radio communications system.

5G 信号、LTE 信号、および WLAN 信号を識別するための深層学習によるスペクトル センシング

スペクトル監視のために、深層学習を使用してセマンティック セグメンテーション ネットワークに学習させる。

Apply Transfer Learning on PyTorch Model to Identify 5G and LTE Signals

Coexecution with Python to identify 5G NR and LTE signals by using the transfer learning technique on a pre-trained PyTorch™ semantic segmentation network for spectrum sensing.

Train PyTorch Channel Prediction Models

Train PyTorch-based channel prediction neural networks using data generated in MATLAB^®.