شركة Keysight Technologies الأمريكية تتعاون مع NTT Docomo وNTT اليابانيتين لتسريع نمذجة قنوات الجيل السادس (6G)

أخبار ar.wedoany.com، تتعاون شركة Keysight Technologies مع كل من NTT Docomo وNTT لتسريع نمذجة قنوات الجيل السادس (6G) ومحاكاة الاتصالات اللاسلكية، وذلك استنادًا إلى بيانات قياس انتشار الراديو الحقيقية. تأتي هذه الشراكة في إطار مذكرة التفاهم الموقعة سابقًا بين الأطراف الثلاثة بشأن تصميم واختبار وقياس تقنيات الاتصالات اللاسلكية للجيل السادس، وقد أحرزت بالفعل تقدمًا في المراحل المبكرة في مجالي نمذجة القنوات المعتمدة على القياسات ومحاكاة أنظمة MIMO الموزعة، مما يوفر للباحثين وسائل تحقق أكثر موثوقية لتقييم مفاهيم الجيل التالي من الاتصالات اللاسلكية.

مع تقدم أبحاث الجيل السادس، يزداد اهتمام القطاع بأداء الأنظمة اللاسلكية في البيئات الحقيقية المعقدة، بما في ذلك المناطق الحضرية والصالات الداخلية وممرات النقل. فالاختبارات الميدانية مرتفعة التكلفة ويصعب تكرارها، بينما لا تستطيع النماذج المخبرية المبسطة التقاط تأثيرات الانتشار التي تؤثر على تشكيل الحزم والتنقل والموثوقية بشكل كامل. وبالتالي، تصبح نمذجة القنوات الأكثر واقعية والمحاكاة القابلة للتوسع أمرًا بالغ الأهمية لتقييم الأجيال الجديدة من البنى اللاسلكية قبل النشر.

في إطار هذا التعاون، تستخدم Keysight Technologies وDOCOMO بيانات قياس انتشار الراديو الحقيقية (مثل استجابة النبضة للقناة) لتحسين نماذج القنوات، مما يجعل المحاكاة اللاسلكية المخبرية تمثل البيئات المعقدة بدقة أكبر. في الوقت نفسه، تعمل Keysight Technologies وNTT على تطوير تقييم قائم على المحاكاة لأنظمة MIMO الموزعة، والتي تعمل من خلال تنسيق الهوائيات الموزعة جغرافيًا لتعزيز التغطية والسعة والموثوقية. يدمج الفريق نماذج القنوات عالية الدقة مع تقنيات انتشار الأشعة المتقدمة، بهدف تحقيق تقييم أكثر قابلية للتوسع والتكرار لبنى الجيل السادس القادمة. من المقرر عرض النتائج الأولية في مؤتمر EuCNC وقمة 6G المقرر عقدهما في مدينة مالقة الإسبانية عام 2026.

صرح بينغ كاو، نائب الرئيس والمدير العام لقسم اختبار الاتصالات اللاسلكية في Keysight Technologies، بأن الشركة تساعد النظام البيئي للجيل السادس على تسريع الابتكار بثقة أكبر، من خلال الجمع بين بيانات القياس الحقيقية والنمذجة والمحاكاة المتقدمة، مما يوفر تحققًا قابلاً للتكرار للبنى القادمة، مع تقليل المخاطر المرتبطة بالانتقال من البحث إلى النشر.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com