Возникающие проблемы в тестировании беспроводных коммуникаций

Обеспечение реалистичных условий тестирования в контролируемых средах становится критически важным фактором, особенно в свете растущей сложности сценариев мобильности.

Современная беспроводная связь развивается стремительными темпами, оказывая значительное влияние на глобальную экономику. По данным GSMA, в 2022 году мобильные технологии и услуги обеспечили 5% мирового ВВП, что эквивалентно $5,2 трлн. Более 5,4 млрд человек имели мобильную подписку, а 4,4 млрд пользовались мобильным интернетом. Эти цифры свидетельствуют о впечатляющем прогрессе отрасли, однако её потенциал далёк от исчерпания. Развитие сетей 5G продолжает набирать обороты, обеспечивая беспрецедентный рост скорости соединения, охвата и пропускной способности.

Несмотря на позитивные долгосрочные перспективы, индустрия мобильной связи сталкивается с рядом ключевых вызовов. Операторам необходимо находить эффективные пути монетизации сетей 5G, параллельно оценивая новые технологические тенденции. Среди них — развитие частных сетей, интеграция искусственного интеллекта, расширение внеземных сетей (NTN), внедрение Open RAN и стратегии устойчивого развития.

В этом контексте реалистичное тестирование мобильных технологий играет важную роль в обеспечении стабильности, производительности и безопасности сетей будущего. Контролируемые среды позволяют моделировать сложные сценарии эксплуатации, помогая операторам и производителям оборудования адаптироваться к постоянно меняющимся условиям и открывать новые возможности для инноваций.

Расширение применения внеземных сетей (NTN)

Внеземные сети используются в самых разных областях: от расширения широкополосного доступа в удаленные регионы и обеспечения связи в самолётах и высокоскоростных поездах до повышения надежности сетей и поддержки глобального отслеживания логистики. Разработка NTN осуществляется рабочими группами 3GPP, причем ключевые элементы включены в релизы 17 и 18 стандарта 5G. По мере развития 5G к 5G-Advanced (5G-A) и, в конечном итоге, 6G, внеземные сети сыграют фундаментальную роль в архитектуре новых поколений. Ключевая особенность 5G NTN — бесшовная интеграция с наземными сетями.

Это открывает новые возможности, включая:

• резервное обеспечение связи для служб экстренного реагирования в случаях сбоев сотовых сетей из-за аварий, стихийных бедствий или других чрезвычайных ситуаций;
• обеспечение 3D-покрытия за счёт воздушных платформ (дронов, аэростатов), создавая динамическую архитектуру, объединяющую наземную и внеземную инфраструктуру;
• поддержку масштабных IoT-развертываний с бесперебойной связью через международные границы при оптимизации энергопотребления и производительности сети.

Однако сложность сценариев мобильности NTN, включающих множество спутников, наземных станций и сложные модели каналов связи, делает точное лабораторное тестирование необходимым. Моделирование реальных условий в контролируемой среде повышает точность тестов и ускоряет процесс валидации.

Развитие Wi-Fi 7

Wi-Fi 7 обеспечит значительный прирост производительности, предлагая более высокие скорости, увеличенную ёмкость сети и сниженные задержки. Этот стандарт предназначен для улучшения пользовательского опыта в различных приложениях — от веб-сёрфинга до требовательных задач, таких как потоковая передача видео 8K и погружение в виртуальную реальность.

Для достижения этих улучшений Wi-Fi 7 вводит ряд ключевых функций, оптимизирующих эффективность, покрытие и ёмкость сети. Такие технологии, как многоинтервальная передача (Multi-Link Operation, MLO) и многоресурсные единицы (multi-RUs), расширяют диапазон тестовых сценариев, необходимых для оценки производительности устройств. Помимо тестирования физического уровня, инженерам требуется моделировать взаимодействие сигналов между точками доступа и станциями, чтобы оценить работу этих функций в реальных условиях.

Путь к 6G

Ожидается, что сети 6G появятся к 2030 году, предлагая ультрабыстрые скорости передачи данных, беспрецедентную пропускную способность и минимальные задержки. Эта технологическая эволюция окажет масштабное влияние на различные отрасли, включая телекоммуникации, здравоохранение, производство, транспорт и развлечения, обеспечивая новый уровень взаимодействия между цифровым, физическим и человеческим измерениями.

Развитие 6G потребует принципиально новых подходов и технологических решений. В их числе:

• Использование новых диапазонов спектра, включая терагерцовые частоты, что обеспечит невероятную скорость передачи данных.
• Внедрение ИИ-управляемой сетевой интеллекции, позволяющей динамически адаптировать сети под конкретные задачи и обеспечивать автономное управление соединениями.
• Применение технологии цифровых двойников, что позволит моделировать сложные системы и процессы в виртуальной среде для их оптимизации и прогнозирования.
• Развертывание передовых сетевых архитектур, ориентированных на повышение автоматизации, программируемости и энергоэффективности.

6G станет катализатором глобальных изменений, открывая новые возможности для персонализированных услуг, автономных систем, метавселенных и квантовых коммуникаций. Однако для успешного развертывания сетей следующего поколения потребуется значительная работа в области стандартизации, разработки оборудования и создания устойчивых бизнес-моделей.

Проблемы тестирования в диапазоне FR3

Точные частотные диапазоны для 6G пока остаются неопределенными, но обсуждаются три ключевых области: верхний среднечастотный диапазон (FR3, 7-24 ГГц), субтерагерцовые частоты (90-300 ГГц) и оптимизированное использование спектра ниже 7 ГГц за счет перераспределения и новых назначений.

Тестирование в диапазоне FR3 представляет значительные вызовы, но оно критично для оценки новых технологий 6G, таких как экстремальный MIMO (xMIMO) и радиолокационный сенсинг. Решения с поддержкой ИИ для моделирования радиоканалов ускорят разработку, обеспечивая точную эмуляцию для системных симуляций, цифровых двойников и тестирования радиочастотных каналов в реальном времени.

Тестирование приёмников 6G на основе ИИ

В сетях 6G оценка состояния канала остаётся ключевым элементом функциональности приёмников. Однако возрастающая сложность новых технологий создаёт дополнительные трудности. Ожидается, что ИИ и машинное обучение будут играть решающую роль в оптимизации обработки сигналов в 6G.

Нейронные приёмники заменяют традиционные компоненты обработки сигналов в беспроводных системах моделями, основанными на ИИ, что улучшает качество связи и увеличивает пропускную способность. Для обеспечения надежности таких моделей инженеры сначала обучают нейронные приёмники на размеченных данных, а затем проводят тестирование в реальных условиях. Это позволяет точно моделировать изменяющиеся параметры каналов и адаптироваться к динамике сети.

ИИ/МО и сенсинг в сетях 6G

Сети 6G будут в значительной степени полагаться на данные реальных и симулированных каналов для передовых приложений, таких как интегрированные сенсорные технологии и связь. Инженеры нуждаются в сложных инструментах с поддержкой ИИ и машинного обучения, позволяющих проводить комплексную оценку характеристик с использованием методов тестирования в эфире (OTA).

ИИ-модели обучаются обнаруживать и компенсировать такие помехи, как замирание сигнала и интерференция. Благодаря моделированию реальных сценариев передачи и приёма инженеры могут дорабатывать эти модели, динамически улучшая качество сигнала. После обучения ИИ-системы способны предсказывать и исправлять аномалии в реальном времени, оптимизируя производительность ультрамассивных MIMO-архитектур и других передовых технологий 6G.

Применение методологий тестирования, основанных на ИИ, позволит индустрии гарантировать соответствие будущих беспроводных сетей строгим стандартам производительности, что в конечном итоге обеспечит плавный переход к 6G.