今年 MWC,高通发布了骁龙 X70,这是全球首个集成 AI 处理器的 5G 调制解调器及射频系统。
以往手机里的 CPU、GPU、NPU 都有可能参与 AI 运算,但是在基带里集成 AI 处理器,X70 尚属首次。有了 AI 加持,手机就能做更实时的信道状态反馈和优化,更智能的天线调谐,更精准的毫米波波束管理,而其中能极大提升连接体验的就是 AI 辅助信道优化和 AI 辅助波束管理。
AI 辅助信道优化
手机和基站通信,是一个双方不断交互协商的过程。手机每时每刻都在探测自己的信道状态,并反馈给基站。基站再根据这些信息,结合并发用户、缓存数据等因素,决定用什么调制编码方式、传输数据块的大小等等。
如果距离远且障碍物较多,信道条件较差,基站和手机就约定降低数据的传输速率。
如果信号质量够好,那基站就与手机“协商”多发送点数据。
以往,手机反馈信道状态信息,都是基于先验的假设,比如事先根据几种典型的场景,做出几套通用的模型来进行上报。
但在现实生活中,手机面对的使用场景往往十分复杂,就像学了数学公式也没法做题一样,当这套模型遇到人手持握位置的变化,基站突然涌入的大量用户,设备的高速移动等种种变量时,表现也就会不尽人意。
而引入 AI 之后,就可以通过大数据训练,让手机更好地识别、判断、甚至是预测未来一段时间的信道状态。也就是说,手机更智能地基于当前的通信环境,与基站进行“对话”,而不仅仅是基于几个先验模型做处理。基站也可以根据更加精准的“对话”做判断,及时地为终端选择更合适的调制编码方式、更好地匹配当前信道的状态。
根据高通的数据,AI 辅助的信道状态反馈和优化,能够在突发数据流量场景下,实现高达 24% 的下行吞吐量提升。
在典型数据流量场景下,实现高达 26% 的下行吞吐量提升。
AI 辅助波束管理
波束成形是 5G 的关键技术之一。得益于更高的载频,和更短的波长,5G 的天线振子可以做得更短,所以在原本同样的面积中能部署更密集的天线。通过改变天线的相位,就可以让波瓣指哪打哪。
在 5G 频段,尤其在毫米波频段,发射和接收的波束必须做到相当精细的匹配,才能发挥链路的最高性能。
典型的波束管理,主要分四步:先来一遍波束扫描,测出各个波束的信号质量,选择最合适的波束,最后向基站上报。
而引入 AI 之后,手机在做波束选择的时候,还会考虑到设备的移动、天线的朝向,甚至预判出设备接下来的移动方向,让手机始终在最理想的波束下工作。
高通数据显示,引入 AI 辅助毫米波波束管理后,骁龙 X70 可以在整体网络覆盖方面实现 28% 的提升。
骁龙 X70 引入 AI 辅助信道优化和波束管理,一定程度上解决了现有 5G 使用场景中的的信号和速度问题,为用户带来了更卓越的连接体验。
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