【MWC 2025】罗德与施瓦茨和高通合作验证了机器学习增强的信道状态信息反馈技术，为5G-A的推进提供了重要支持-上海信尔立测试设备有限公司

【MWC 2025】罗德与施瓦茨和高通合作验证了机器学习增强的信道状态信息反馈技术，为5G-A的推进提供了重要支持

摘要：R&S与高通携手合作，成功验证了基于机器学习的信道状态信息反馈压缩技术，用于5G-A网络

相比常规方法，该技术显著提高了吞吐量。这一技术突破表明跨厂商人工智能技术在无线通信中实施的可行性，旨在增强网络性能。

双方成功实现了在高通® 5G Modem-RF驱动的移动终端参考设计上运行的机器学习模型与R&S CMX500 5G一体化信令测试仪之间的互操作性，并实施了3GPP Release 18和19中研究的增强型CSI反馈机制。该方案基于CSI参考信号（CSI-RS）测量实现了信道状态的高效压缩，优化了对5G网络至关重要的大规模MIMO操作。与3GPP Release 15中定义的Type I反馈结合宽带预编码相比，吞吐量性能提升了51%。

双方在网络侧和设备侧分别采用了独立的AI模型训练方法，并通过指定的参考模型实现了兼容性。高通基于自动编码器架构开发了专有的设备编码器，而R&S则为其网络模拟器开发了解码器。CMX500一体化测试仪通过开放神经网络交换（ONNX）格式支持灵活的机器学习模型集成，使用户能够在无线测试场景中实现并验证其自主开发的AI架构。

跨厂商互操作性成为未来标准化的重要里程碑
此次成功的互操作性验证证明，基于机器学习的空口增强技术可以在不同厂商的设备上有效实施和测试。这是实现人工智能增强型无线通信的重要一步，为5G-A功能的商用部署提供了测试和验证框架。同时，这也为未来6G标准的制定奠定了关键里程碑，在6G中，人工智能预计一开始就原生集成到空口设计中。因此，跨厂商的人工智能互操作性将成为未来无线系统的重要基础。

Christoph Pointner

R&S移动无线测试业务高级副总裁

“我们的CMX500能够实现并验证基于机器学习的信号处理，这突显了测试与测量技术需要与无线创新同步发展的需求。得益于ONNX支持，客户可以集成自己的机器学习架构，使CMX500成为人工智能增强型无线测试的多功能平台。与高通的编码器验证互操作性，进一步证明了我们致力于为从5G-A到未来6G系统的人工智能驱动的通信建立关键验证框架的承诺。”

John Smee

高通工程高级副总裁

“在这个5G-A连接的新时代，以及我们展望6G之际，人工智能不仅对最佳用户体验至关重要，对网络性能更为关键。高通与罗德与施瓦茨联合研究验证了基于人工智能的信道状态信息（CSI）将有助于确保这些性能提升。”