Castle on a Cloud

原本想說結束 Sionna 的系列文章, 結果今天爬文時, 又發現了一個值得寫的內容: Sionna Research Kit (Sionna-RK) https://nvlabs.github.io/sionna/rk/index.html Sionna Research Kit 結合了 NVIDIA Jetson 平台以及 OpenAirInterface, 提供支援 O-RAN 介面, 以及軟硬體整合的 5G 開發架構. 提供一個軟體定義無線電的開放式開發架構, 讓開發者可以實現所發展的 AI/ML 演算法. Source:  https://nvlabs.github.io/sionna/rk/quickstart.html#hardware-requirements 和之前我們介紹過的 cuRAN 不同, Sionna Research Kit 雖然也基於 Nvidia 硬體 (Jetson, 未來會支援 Project Digit), 但並沒有實作 cuPHY 與 cuMAC 功能, 猜測是為了節省 GPU 算力需求, 相對的, 在系統架構上, 也須依賴 B210 開發板來進行 (OpenAirInterface 開發板), 在 Jetson 上, 就只有原本 OAI gNB 原生的功能實作. 這樣的架構, 事實上, 和既有 OAI 在 PC + B210 的系統實作類似, 也因此, Sionna-RK 的功能的特色, 應該在於 Sionna 提供了甚麼樣的功能接口, 使得第三方可以在此平台上快速開發與實現 AI/ML 演算法. Source:  https://nvlabs.github.io/sionna/rk/tutorials.html 在 Sionna-RK 中, 提供了 2 個不同的 AI/ML 應用, 分別是: GPU-Accelerated LDPC Decoding Neural QAM Demapper 用以展示使用 Sionna 將 AI/ML 引入 AI RAN 的能力, 不過, 在這邊需要注意與澄清的是: 目前的整合實作不包含 Sionna-RT, 換句話說, Sionna-RK 的通道, 並非使用 Sionna-RT 進行模擬, (Source: https://nvlabs.github.io/sionna...

在完成了 Sionna RT 的範例後,  我們接著研讀如何藉由 Sionna RT 的模擬資料, 與 Sionna PHY 和 Sionna SYS 進行結合, 在 Sionna 的網頁中, 個有一個對應的範例程式: Sionna PHY:  https://nvlabs.github.io/sionna/phy/tutorials/Link_Level_Simulations_with_RT.html Sionna SYS:  https://nvlabs.github.io/sionna/sys/tutorials/SYS_Meets_RT.html 我們就從這兩個範例介紹, 並著重在和 Sionna RT 介接的部分. 就先從 Sionna PHY 的範例開始, 在 Link_Level_Simulations_with_RT 的範例中, 整體的執行步驟可以分成以下的程序: 建立 Ray-Tracing 場景 (Sionna RT) 將 Ray-Tracing 通道導入 Sionna Channel 模型 (Sionna PHY) 輸入為 CIR 資料, 包含: delay, gain 的數據 根據場景, 產生一整個 CIR 資料集合 設定 Sionna PHY 對應的設定 執行模擬並評估效能 其中, 最為關鍵的是在第二步驟,  也就是把 Sionna RT 產生的通道放入 Sionna PHY 模擬, 在這一步驟中, Sionna RT 取出的資料值為 CIR 的形式 (tab 轉換後), 並把產生的資料存入一個資料集, 作為之後 Sionna PHY 訓練之用. 在 Sionna PHY 與 Sionna RT 的整合中,  使用 Sionna RT 的資料包含了時間延遲, 以及通道增益, 不包含通道的相位資訊, 至於在 Sionna SYS 中使用的 Sionna RT 資訊更少, 是透過 CFR 資訊轉換出來 SINR 數值, 其功能方塊圖如下:  其中, 上圖所標示的功能介紹如下:   Sionna RT 的模擬, 用以產生 CIR 資訊, 並轉換成 CFR 計算對應 SINR 數值 PHYAbstraction: 用來虛擬化實體層 (Physical Layer) 的計...