Altera FPGAi解决方案助力mMIMO系统性能提升

在大规模 MIMO (mMIMO) 等高密度无线系统中，信道估计不仅是衡量性能的核心指标，更是决定系统能效的关键一环。随着频谱拥塞问题日益突出，移动环境也愈发动态多变，传统信道估计方法已难以满足现代网络对速度和复杂性的更高要求。

Altera FPGAi 解决方案来破局，mMIMO 系统智能和能效表现全面提升！依托部署在 Agilex SoC FPGA 上的鲁棒神经网络，Altera 实现了快速准确的信道系数估计。与最小均方误差 (MMSE) 等传统方法相比，硬件资源占用和时延均实现了显著降低。

神经网络赋能新一代 RAN

传统信道估计方法对实际噪声敏感度较高，且计算强度偏大，面临着巨大的挑战，这一问题在天线数量和调制方案持续升级时尤为明显。Altera 基于 AI 的信道估计模型具备差异化优势，通过输入信噪比 (SNR) 和时延扩展等关键参数，能够生成精准度更高，且具备上下文感知能力的无线信道估计结果，有效适配复杂应用场景。

利用 Altera 的 DSP Builder 软件及其与 Quartus Prime 软件的无缝集成，该方案实现了以下显著优势：

动态无线电环境下的高吞吐量信道估计

相较于非 AI 实施方案，减少 FPGA 设备资源占用，降低设备功耗，从而降低运营成本 (OpEx)：

DSP 模块数量减少多达 67%

M20K 模块数量减少多达 58%

在 FPGA 逻辑架构上优化推理流水线，从而实现更低时延

增强 5G 及未来 6G RAN 架构的可扩展性

对 mMIMO 等技术的重要意义

随着网络向开放式 RAN 和日益虚拟化的基础设施不断演进，紧凑高效且具备灵活部署能力的 AI 模型，已成为了关键差异化优势。凭借并行处理能力和可编程性，FPGA 为执行信道估计等 AI 增强型信号处理任务提供了兼具性能和灵活性的理想平台。

Altera 的 AI 原生 Agilex FPGA 设备架构，可将智能计算部署至更贴近信号源的位置，助力 RAN 实现更快速的相应、更精简的架构和更强的环境适应性。无论是构建高移动性用例，还是设计具有能耗感知功能的小基站，该方案都能提供更卓越的性能表现和更优异的 FPGA 功耗控制，从而有效降低无线运营商运营成本。

本演示是 Altera 利用 FPGAi 重塑无线接入网的关键成果之一，集中展现了 AI 与信号处理深度融合后，无线通信领域新潜能的解锁路径。通过提供先进工具链，Altera 支持神经网络模型在硬件中的快速部署与精准调优，有效加速了从算法到芯片的转化进程。