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Aerial CUDA 加速 RAN

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      • Aerial CUDA 加速 RAN 面向 5G gNB 的功能
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      • 测试 MAC 和 RU 模拟器架构概述
      • 用于测试和验证的 5G MATLAB 模型
      • 用于 PUSCH 信道估计的 AI/ML 组件
      • 参考
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  • Aerial cuMAC
    • cuMAC 入门指南
    • cuMAC API 参考
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  • Aerial Data Lake
  • pyAerial
    • 概述
    • pyAerial 入门指南
    • 使用 pyAerial 的示例
      • 使用 pyAerial 运行 PUSCH 链路仿真
      • 使用 pyAerial 进行 LDPC 编码-解码链
      • 使用 pyAerial 通过仿真生成数据
      • LLRNet: 数据集生成
      • LLRNet: 模型训练和测试
      • 使用 pyAerial 评估 PUSCH 神经接收器
      • pyAerial 中上行共享信道 (PUSCH) 的信道估计
      • 使用 pyAerial 对 Aerial Data Lake 数据进行信道估计
      • 使用 pyAerial 对 Aerial Data Lake 数据进行 PUSCH 解码
    • API 参考
      • 5G 物理层
        • 接收机算法
        • PDSCH
        • PUSCH
        • LDPC 5G
        • 衰落信道
        • 参数类
      • 实用程序
  • pyAerial

pyAerial#

PyAerial 提供了一个 Python API,用于访问 Aerial cuPHY 库中包含的 5G 信号处理功能。

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    • 主要特性
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  • pyAerial 入门指南
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    • 测试安装
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  • 使用 pyAerial 的示例
    • 运行 PUSCH 链路仿真
    • LDPC 编码-解码链
    • 通过仿真生成数据集
    • 为 LLRNet 生成数据集
    • LLRNet 模型训练
    • 神经接收器验证
    • 基于机器学习的 5G NR PUSCH 信道估计
    • 对使用 Aerial Data Lake 捕获的传输进行信道估计
    • 解码使用 Aerial Data Lake 捕获的 PUSCH 传输
  • API 参考
    • 5G 物理层
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上次更新于 2025 年 2 月 7 日。

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