5G Toolbox comprend des fonctions conformes aux standards et des exemples de référence pour la modélisation, la simulation et la vérification des systèmes de communications 5G New Radio (NR) et 5G Advanced. Cette toolbox supporte la simulation au niveau liaison, la vérification vis-à-vis de la référence, les tests de conformité et la génération de formes d'onde de test.
Elle vous permet de configurer, de simuler, de mesurer et d'analyser des liaisons de communications 5G NR point à point. Vous pouvez modifier ou personnaliser les fonctions de la toolbox et les utiliser comme modèles de référence pour l'implémentation des systèmes et dispositifs 5G.
Cette toolbox contient des fonctions et des exemples de référence pour vous aider à caractériser les spécifications en bande passante pour liaisons montantes et descendantes et à simuler les effets des designs RF et des sources d'interférence sur les performances du système. Vous pouvez générer des formes d'onde et personnaliser des test benches de manière programmatique ou interactive, en utilisant l'application Wireless Waveform Generator. Ces formes d'onde permettent d'assurer que vos designs, prototypes et implémentations sont conformes aux spécifications 3GPP 5G NR.
Génération de formes d'onde
Générez des formes d'onde 5G NR conformes aux standards. Configurez et générez des formes d'onde personnalisées, des modèles de test NR et des canaux de référence fixes. Créez, ajoutez des dégradations RF, visualisez et exportez des formes d'onde de manière interactive grâce à l'application Wireless Waveform Generator.
Simulation au niveau liaison
Simulez des liens de télécommunications de bout en bout dans le cadre de la 5G NR. Incorporez les opérations d'émission, de modélisation du canal et de réception. Appliquez des modèles de canal CDL (Clustered Delay Line) et de canal TDL (Tapped Delay Line). Analysez la performance de la liaison en calculant le taux d'erreur de bloc et les métriques de débit.
Tests et mesures
Évaluez la performance des émetteurs RF 5G. Modélisez et testez les émetteurs RF NR en présence d'interférences. Caractérisez la performance RF de la liaison. Mesurez l'ACLR (Adjacent Channel Leakage Ratio) et l'amplitude du vecteur d'erreur.
MIMO et beamforming
Utilisez le feedback sur l'état du canal (CSI, Channel State Information) pour ajuster les paramètres d'émission, y compris le taux de codage, la modulation, le nombre de couches et la matrice de précodage MIMO. Estimez les canaux de liaison montante grâce à des signaux de référence de sondage exploitant la réciprocité du canal dans un scénario TDD (Time Division Duplex). Utilisez le signal de référence CSI et sélectionnez le faisceau d'émission optimal en vous basant sur les mesures de la puissance reçue du signal de référence.
Propagation et modèles de canaux
Générez des modèles de canaux TDL et CDL. Configurez le modèle de canal CDL avec le résultat des analyses de tracé de rayons. Explorez les informations relatives au canal, notamment l'élément d'antenne, le diagramme de l'élément, le nombre de rayons, les angles, les retards, les atténuations et les trajectoires du cluster.
Procédures de recherche de cellules
Exécutez les procédures de recherche et de sélection des cellules pour extraire les informations initiales d'un système, notamment les blocs MIB (Master Information Block) et FIB (First System Information Block). Modélisez le canal physique d'accès aléatoire. Employez des blocs de signaux de synchronisation afin d'accomplir des procédures de gestion du faisceau, impliquant des étapes telles que le balayage, la mesure, la détermination, la génération de rapports, et la récupération du faisceau.
Simulation au niveau système
Simulez le partage des ressources en fréquence/temps entre plusieurs équipements (UE) dans un réseau 5G NR. Évaluez la performance des stratégies de planification du contrôle d'accès au support à la fois en mode TDD (Time Division Duplex) et FDD (Frequency Division Duplexing).
L'IA pour les télécommunications
Appliquez l'IA aux techniques de télécommunications pour optimiser les opérations 5G NR. Utilisez un réseau de neurones à autoencodeur pour compresser la CSI en liaison descendante. Entraînez un agent de Reinforcement Learning DQN (Deep Q-network) pour la sélection de faisceau. Entraînez un réseau de neurones à convolution pour l'estimation du canal.
Ressources produits :
« Nous sommes partis d'un exemple de MathWorks qui incluait la recherche de cellules 5G NR et la récupération de blocs MIB (Master Information Block), et nous avons modifié le design pour qu'il corresponde aux exigences de notre client. Cela nous a permis de simplifier notre travail et de gagner beaucoup de temps. »
Vinoth Thuruvas, Capgemini