Altera SoC FPGA如何助力实现AI信道估计

随着无线系统的持续演进，其能够支持更多的连接设备和更高的数据需求，同时无线信号链的效率和精度也变得至关重要。信号链中的基本要素之一是信道估计，即系统实时推断无线通信路径特性的过程。信道估计不准确会导致吞吐量下降、时延增加并降低系统可靠性等多重问题。

多年来，行业一直采用最小二乘法 (LS) 和最小均方误差 (MMSE) 等传统技术，但这些技术在低信噪比 (SNR) 环境或高移动性场景中已显不足。随着网络复杂度的不断提升，行业对更智能的自适应算法的需求也与日俱增。

将 AI 引入信号链

Altera 利用 FPGA AI 套件，在Agilex SoC FPGA上部署基于 AI 的信道估计，不断突破技术边界。与传统方法相比，将卷积神经网络 (CNN) 集成至信道估计流程，可助力工程师在具有挑战性的情况下，依旧实现显著性能提升。 本次测试使用 MATLAB 进行了初始信号处理实验，然后利用工具链将训练好的 CNN 模型部署至 FPGA。结果令人瞩目：

在 -10 dB 至 0 dB 信噪比区间，吞吐量较 MMSE 方法提升约 20%；

在信噪比更高的情况下，实现了同等或更优性能表现；

通过高效硬件映射，降低了时延与资源占用。

这些优势不仅仅停留在理论层面，更能转化为更优的用户体验、更稳定的网络表现以及全方位的频谱效率提升。

对 RAN 未来发展的重要意义

现代无线接入网 (RAN) 系统，特别是大规模多输入多输出 (mMIMO) 和开放 RAN 架构，需要具备实时响应能力，并能以更小的开销适应信道变化。FPGAi 通过将可编程逻辑的并行性和灵活性，与擅长识别复杂模式且经训练的 AI 模型相结合，使这一目标成为可能。 借助 Agilex SoC FPGA，设计人员可将 AI 驱动的信道估计无缝集成至物理层 (PHY)，而无需片外加速器或进行繁琐的后处理流程。

智能估计赋能智能网络

在无线网络管线中，信道估计仅是受益于 AI 原生架构的环节之一。作为 Altera“利用 FPGAi 重塑无线接入网”战略的重要组成部分，这一解决方案展现了通过将特定领域 AI 与可编程逻辑相结合，可在性能、灵活性和效率方面实现立竿见影的显著提升。