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中國移動研究院針對5G NR動態(tài)場景下的交叉時隙干擾問題提供新解決方向

2022-11-24 10:18:24   作者:   來源:通信世界   評論:0  點擊:


  原標題:中國移動研究院創(chuàng)新提出基于機器學習的交叉時隙干擾混合消除方案

  11月24日消息:近日,中國移動研究院通過北京郵電大學-中國移動研究院聯合創(chuàng)新中心,聯合北郵泛網無線通信實驗室,針對5G NR動態(tài)場景下的交叉時隙干擾問題,結合人工智能技術,創(chuàng)新提出基于機器學習的交叉時隙干擾混合消除方案并完成仿真驗證,為業(yè)界解決站間交叉時隙干擾難題提供了新的方向。

  目前,5G在垂直行業(yè)大上行需求日漸凸顯,需要采用區(qū)別于公網的不同時隙配比,但由此會引入交叉時隙干擾問題。目前主要通過拉大站間部署距離,利用空間隔離消除干擾;或降低交叉時隙內下行發(fā)送功率、直接關閉產生干擾的下行時隙等軟件技術解決此類問題,但由此會帶來基站覆蓋和容量的損失;跀底钟虻幕鶐ο夹g能夠在消除干擾的同時降低基站性能損失,但實現復雜度高,產業(yè)進程慢。

  為此,項目團隊攻關基帶對消技術,創(chuàng)新提出基于機器學習的交叉時隙干擾混合消除方案(Hybrid Canceller),利用復雜的站間MIMO信道模型,構建多項式干擾消除器(Polynomial Canceller)實現高精度線性干擾消除,同時充分考慮信道的非線性效應,利用神經網絡對非線性函數的強大擬合能力,構建神經網絡干擾消除器(Neural Network Canceller)實現非線性干擾消除。

  為更好評估算法性能,中國移動還聯合北京郵電大學研發(fā)了鏈路級仿真平臺。平臺可提供豐富的數據導入、數據獲取接口和友好的人機交互界面,便于嵌入多種干擾消除算法。通過仿真驗證,最終可實現37.7dB的干擾消除能力,與理論極限值相比,可達到93.3%以上的干擾消除性能。

  該方案不僅能增加基站間干擾信道建模的準確性,還可適應不同基站間的個性化信道傳播途徑,對于各種復雜部署環(huán)境具有很好的普適性,不需進行不同信道特性的個性化建模。相較于傳統(tǒng)方案可實現至少13.5%的性能改進,減少72%以上的待估計參數量,減少80%以上的計算復雜度。成果不但可應用于交叉時隙干擾消除,也為機器學習技術在5G場景的應用進行了有益探索和技術儲備。

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  該交叉時隙干擾消除技術方案和仿真平臺的成功開發(fā),為交叉時隙干擾消除提供了理論支撐與有效性驗證。未來,中國移動研究院將與學術界、產業(yè)界繼續(xù)深入合作,持續(xù)推進交叉時隙干擾消除技術演進。

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