在NI，我们致力于通过连接人员、创意与技术来推动非凡成就。随着全球持续探索5G及未来技术的可能性，我们很高兴推出全新的无线通信客户成功案例集，展示研究人员利用软件无线电(SDR)创建前沿原型的创新成果。从5G技术进步到未来网络的开创性概念，这些案例研究展示了研究人员如何拓展无线创新的边界。我们向所有分享研究成果的研究人员致以诚挚谢意。
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该平台由Pi-Radio、纽约大学和米兰理工大学团队开发，能够对6G多频段功能进行快速原型设计，且针对中高频段进行优化。该平台基于Pi-Radio的FR3前端、NI USRP和OpenAirInterface (OAI)开源5G软件构建，提供无与伦比的灵活性。Pi-Radio的FR3板卡是关键的推动因素，它支持在1微秒内实时配置载波频率、Tx/Rx增益和滤波器等参数。这种在频谱管理方面前所未有的灵活性，对于释放中高频段的全部潜力，及推动整个蜂窝生态系统创新至关重要。
随着全球持续探索5G及未来技术的可能性，NI推出全新的无线通信客户成功案例集！使用单个模型处理多任务还能降低资源需求。我们引入视觉变换器(ViT)作为频谱图学习的基础模型，并采用掩码频谱图建模(MSM)进行预训练。当针对无线电信号识别、频谱分割、人类活动感知和定位等任务进行微调时，该模型展现出有效的泛化能力。
我们采用基于几何的站点专用随机模型(GSCM)来表征无线电信道传播效应。时变CFR表征不同传播路径的叠加结果：Tx与Rx间的视距路径；静态离散散射体（如交通标志和信号灯）的反射；移动离散散射体；以及建筑物墙面或植被等漫散射体。使用NI Ettus USRP X310s的基于实时几何的无线信道仿真器，可通过硬件在环配置测量商用调试解调器的FER。该FER数据可用于车载场景中调试解调器的资格测试，以及AI/ML模型训练所需的基准真值。
通过适配OpenAirInterface (OAI)开源中央单元/分布式单元(CU/DU)实现方案，我们成功构建了重量仅为3千克的完整5G蜂窝系统。利用这套移动5G系统，我们开展了位置和方向控制方法的实验研究，该方法能够感知来自多个蜂窝电话的无线信号强度，并自主移动到最佳通信位置/方向，确保多部手机通信时不会降低信号质量。
通过增加GPU节点来增强Colosseum的人工智能/机器学习(AI/ML)基础设施。具体包括：两台NVIDIA DGX A100工作站（每台配备8个GPU），可提供10 petaFLOPS计算能力；一台Supermicro Superserver 8049U-E1CR4T（配备6个NVIDIAV100 GPU和3 TB内存）。
我们开发的开源软件库实现了NI Ettus USRP X440与HermesPy信号处理层的深度集成。NI Ettus USRP X440生成的中频(IF)信号可对接商用现成(COTS)及定制RF前端，在26 GHz域内运行。由此构建的JCAS系统具备极高灵活性，支持1 GHz带宽。
我们提出了一种基于可解释语义的图像语义通信(ES-ISC)系统。图像语义编码器采用分割映射和文本提取技术，将图像转换为离散的可解释语义进行传输。这些语义随后被转换为数字比特流，通过传统信道编码和调制模块进行无线传输。
随着全球持续探索5G及未来技术的可能性，NI推出全新的无线通信客户成功案例集！我们提出利用N架无人机实现下行链路范围扩展的反向DTBF(R-DTBF)。反向技术利用信道互易性，将上行链路信道的共轭相位用于同频下行链路波束成形。该技术无需目标反馈或位置信息。
环境信息在无线通道中固有的编码方式，使感知算法可作为信息提取的解码器。信道估计对接收器数据重建至关重要，也可用于实现精确感知。超分辨率方法已被证明可突破带宽限制，前提是接收器信噪比足够高。本演示系统展示了所提算法实现高分辨率精确时延估计的单站测距应用。通过有效整合可用频带内的频率资源，解决了有限带宽带来的挑战。
环境信息在无线通道中固有的编码方式，使感知算法可作为信息提取的解码器。信道估计对接收器数据重建至关重要，也可用于实现精确感知。超分辨率方法已被证明可突破带宽限制，前提是接收器信噪比足够高。本演示系统展示了所提算法实现高分辨率精确时延估计的单站测距应用。通过有效整合可用频带内的频率资源，解决了有限带宽带来的挑战。
我们使用NI毫米波收发仪系统(MTS)构建了毫米波信道测量平台。该平台包含基带处理NIPXIe-3610、中频NI PXIe-3620、本地振荡器、FPGA协处理器NI PXIe-7902R和时钟同步组件NI PXIe-6674T等模块。发射机负责生成信号并将其上变频至毫米波频段传输，接收器则将接收到的信号下变频至中频和基带进行分析。我们将上述系统应用于不同场景。通过分析获取的信道冲激响应，结合环境信息设计信道模型。
集成式感知与通信(ISAC)技术对确保毫米波通信可靠性至关重要。我们开发了基于NI软件无线电(SDR)和毫米波相控阵的毫米波ISAC测试平台。相控阵处理毫米波与中频段之间的转换，SDR处理中频段与基带之间的转换。该平台可用于演示集成式无源感知与通信技术。例如，接收器可通过连接SDR设备的两个毫米波相控阵实现。通过比较视距路径和非视距路径散射至感知目标的接收信号，可估计收发分置多普勒频率或收发分置距离。
我们采用NI Ettus USRP X410s搭建多频段毫米波实验平台，集成了EVK02001/EVK06002毫米波相控天线阵列快速波束切换和多模态传感器输入。该平台支持创建多样化公共多模态感知/RF数据集，可助力新波束管理协议设计，并实现实时、真实的评估。例如，我们已演示激光雷达辅助波束管。该USRP平台完全采用商用现成(COTS)组件，性价比高、易于定制，可扩展集成其他传感器/RF前端。为支持研究社区利用我们的平台生成自己的数据集并开展实验，我们通过GitHub开源了GNURadio框架实现。
测试平台由多个NI Ettus USRP N310构建的无线单元(RU)和通过毫米波通信的公共分布式单元(DU)组成，形成了一个直径数十米的“纳米区域”。RU负责波束成形，DU控制RU波束。提出了波束成形技术，以最小化由于随机阻塞导致每个UE吞吐量低于目标速率的概率。我们在测试平台上实现了波束成形算法，以测量和评估性能。我们在消声室中使用两个RU和一个UE进行了空口实验。我们使用了由RU发送、在UE端成功接收并解调的正交频分复用(OFDM)正交相移键控(QPSK)信号。
我们建议使用底层信道方案：一种低功耗、低数据速率的通道，与标准5G传输同时运行，可安全地传输自定义数据（例如，混淆异或掩码或认证数据）。通过频域扩展定制底层，实现低截获(LPI)和低检测(LPD)概率。动态异或混淆机制对PDCCH中的DCI加扰，同时保持物理下行共享信道(PDSCH)的完整性。gNodeB通过独立于其他5G信道的底层信道安全传输混淆异或掩码信息，使具备底层解码能力的用户可访问PDCCH数据。
集成感知与通信(ISAC)已被确定为第六代(6G)移动通信网络的主要应用场景之一。ISAC系统的主要目标是基于回波信号估计感知目标的各种参数，如目标距离、速度、角度和雷达截面(RCS)。CKM与ISAC之间的关系本质上是互易的。基站(BS)需要用户设备(UE)的位置来查询CKM的信道知识，而ISAC可用于高效地获取UE的位置。此外，从CKM获取的信道信息还能通过免训练的波束对齐和信道估计提升ISAC性能。
为应对这些挑战，我们使用FR4材料的4层堆叠结构设计了RIS。RIS包含256个单元，每个单元都集成了PIN二极管。这些元件可产生对应PIN二极管“开”和“关”状态的0°和180°相移。RIS元件按16 x 16网格排列，反射相位通过PIN二极管生成的信号动态调节。
我们利用无蜂窝mMIMO系统中现有的上行链路导频进行感知，无需额外频谱或专用感知传输。通过复用通信框架中已有的导频，可最大限度减少专用感知传输或额外频谱需求。我们采用单天线投影与加权天线的组合技术，聚合多个分布式天线信号，从而实现更精确的呼吸估计。该方法充分发挥无蜂窝mMIMO的分布式特性，可实现详细、高分辨率的生命体征监测。
中正大学通过硬件算法协同设计，开发了FR1频段1600单元RIS辅助的双用户OFDMA通信平台。硬件：系统平台基于NI Ettus USRP X410，采用OFDMA实现双用户通信。两路UE数据流分别采用64-QAM和16-QAM调制方案。RIS向对应UE反射双波束，实现双用户、双数据流的通信传输。算法：中正大学开发了RIS辅助多用户波束成形算法，能根据UE位置调整波束增益。该优化可确保各UE获得最佳通信性能。
减少毫米波/THz系统遭受恶意攻击的有效方法是限制其波束探测方向。为表征初始接入过程的保密特性，我们提出了新型“扫描保密容量”度量指标，用于量化可能泄露给潜在攻击者的信息量。基于这一新指标，我们开发了深度强化学习(DRL)智能体，以优化探测方向，实现最大保密性。我们将DRL智能体集成至静态恶意软件图像网络分析（STAMINA），这是一个软件定义的框架，专为毫米波实验设计。通过NI USRP设备和InterDigital毫米波前端构建的实验系统，可在运行时动态优化探测方向，在保障通信链路性能的同时，避免向潜在攻击者暴露敏感信息。
受人类联觉现象启发（即一个感官刺激会因大脑超连接神经元而自动触发另一感官），我们提出了机器联觉(SoM)框架，即AI原生智能多模态感知-通信集成。我们开发了多模态感知-通信数据采集与智能集成系统，在移动AI智能体上部署并校准了包括软件无线电(SDR)设备(NI Ettus USRP X410)、激光雷达、RGB-D相机和雷达等“机器感官”。通过人工神经网络，我们研究了SoM机制，实现了高带宽无线通信与智能感知的相互增强。
太赫兹无线通信(TWC)实验室与NI合作，搭建了全球领先的太赫兹无线测试平台。研究内容包括：进行基于滑动相关法的时域信道测量，研究太赫兹无线传播信道的特性，为开发可靠太赫兹通信系统及其应用奠定基础；开发创新的距离感知带宽自适应调制方案，提升频谱利用率；设计具有动态架构和低复杂度波束成形算法的超大规模多输入多输出(UM-MIMO)系统，扩大覆盖范围，并显著降低功耗
系统通过一系列步骤实现距离-多普勒联合检测（或延迟）。它可对齐收发OFDM资源单元，实现时域和频域同步。然后，使用复数除法提取受飞行目标影响的信道幅值和相位特征。应用逆短时傅立叶变换将频域数据转换为时域数据，获取目标的距离信息。结合多普勒分析可生成目标完整的距离-多普勒二维图像。
