Die drahtlose Technologie entwickelt sich rasant, um das Ziel einer lückenlose Konnektivität zu verwirklichen, egal wo man sich auf der Welt befindet. Dieses Whitepaper befasst sich mit Trends und Herausforderungen im Bereich der drahtlosen Konnektivität sowie damit, wie Ingenieure im Bereich drahtloser Netzwerke MATLAB® und Simulink® nutzen können, um moderne Funk- und Satelliten-Netzwerke zu entwerfen, zu modellieren, zu simulieren und zu testen.
Drahtlose Kommunikation ermöglicht Hochgeschwindigkeits-Internetzugang, Mobiltelefonie und Verbindungen für das Internet der Dinge (IoT) in intelligenten Fabriken. Diese allgegenwärtige Vernetzung wird durch eine Vielzahl von drahtlosen Technologien ermöglicht, darunter globale Weitverkehrsnetze (Satellitenverbindungen), Funk-Weitverkehrsnetze (5G und 5G Advanced), lokale Wi-Fi®-Netzwerke sowie Kurzstrecken-Netzwerke wie Bluetooth® und ZigBee®.
Abbildung 1: Lückenlose Konnektivität ist das Ziel der drahtlosen Kommunikation, die verschiedene Arten drahtloser Netzwerke umfasst.
MATLAB und drahtlose Kommunikationstoolboxen ermöglichen es Ingenieuren, drahtlose Kommunikationssysteme zu entwickeln, zu modellieren, zu simulieren, zu testen, zu validieren und Prototypen zu erstellen. Funkingenieure können diese Produkte verwenden, um standardbasierte Wellenformen zu erzeugen und zu analysieren, die Leistungsfähigkeit auf Verbindungsebene zu messen und goldene Referenzmodelle zu erstellen, um die Einhaltung der Standards zu überprüfen. Entwicklungs-Workflows umfassen das Prototyping von Transceiver-Algorithmen in MATLAB oder in HDL, mit relevanten softwaredefinierten Software-Defined Radio-Plattformen (SDR). Ingenieure können auch die Koexistenz zwischen vielen drahtlosen Systemen simulieren und analysieren, die sich gegenseitig stören können. Die Toolbox-Funktionen sind vollständig individuell erstellbar, wodurch Teams die Implementierungen beschleunigen und die neuesten Satelliten-, 5G-, WLAN- und Bluetooth-Technologien erkunden können.
In den nächsten Abschnitten werden wir verschiedene Technologien für die lückenlose Konnektivität sowie die relevanten Standards, Herausforderungen und Ressourcen untersuchen, die es Ingenieuren ermöglichen, diese Netzwerke zu modellieren, zu simulieren, zu analysieren, zu entwickeln und zu testen.
Mobilfunkverbindung (5G über 5G Advanced bis 6G)
Die Standardorganisation, die für die mobile Funkkommunikation verantwortlich ist, ist das 3rd Generation Partnership Project (3GPP). Seit Beginn dieses Jahrhunderts ist 3GPP für die Standardisierung von 3G-, 4G- (d.h. LTE-), 5G- und 5G Advanced-Systemen und -Netzwerken verantwortlich. Kürzlich hat 3GPP mit der Standardisierung von 6G begonnen, der nächsten Generation mobiler Kommunikationssysteme.
Strahlungsmuster eines bodengestützten Phased-Array-Systems.
5G NR ist dazu ausgestattet, drei Anwendungsfälle zu unterstützen:
- Erweitertes mobiles Breitband: Bereitstellung deutlich höherer Datenübertragungsgeschwindigkeiten und Netzwerkkapazitäten im Vergleich zu den vorherigen (LTE-) Generationen.
- Hochzuverlässige Kommunikation mit niedriger Latenzzeit: Fokussierung auf die Bereitstellung der Echtzeitreaktionsfähigkeit und Zuverlässigkeit, die für sicherheitskritische Anwendungen wie Telemedizin, intelligente Städte und intelligente Fabriken unerlässlich sind.
- Massive Maschinenkommunikation: Ermöglicht groß angelegte IoT-Einsätze mit Millionen von verbundenen Geräten.
5G Advanced geht über die von 5G angebotenen Anwendungsfälle hinaus und umfasst die folgenden Anwendungsfälle:
- Lückenlose Vernetzung: Die Integration mit Satellitennetzwerken für globale Abdeckung nutzt Satelliten und hochfliegende Plattformen, um die 5G-Abdeckung auf abgelegene und ländliche Gebiete, Ozeane und den Luftraum auszudehnen.
- Integrierte Sensorik und Kommunikation (ISAC): Netzwerke können gleichzeitig kommunizieren und ihre Umgebung erfassen, wodurch eine hochpräzise Lokalisierung und ein präzises Tracking ermöglicht werden.
- Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning: KI und Machine Learning sind im gesamten Netzwerk integriert, um eine dynamische Ressourcenzuweisung, prädiktive Optimierung und Echtzeitanpassungsfähigkeit zu ermöglichen, wodurch das drahtlose Netzwerk effizienter wird.
6G-Systeme, die sich derzeit in der Entwicklung befinden, werden die Fähigkeiten von 5G Advanced erweitern. Die ITU arbeitet am IMT-2030-Dokument für die nächste Generation von 6G-Systemen, einschließlich Technologien wie integrierte KI und Kommunikation, ISAC, allgegenwärtige Abdeckung mit nicht-terrestrischen Netzwerken (NTN) und umweltfreundliches, energieeffizientes Netzwerkentwickeln.
Fokus: 5G-Toolbox
Simulieren Sie 5G NR-Verbindungen und -Systeme mit standardbasierten Wellenformen, die mit jeder 3GPP-Veröffentlichung aktualisiert werden. Erzeugen Sie Wellenformen, führen Sie Simulationen auf Systemebene, Konformitätstests und mehr durch, alles aus MATLAB.
Die 5G Toolbox unterstützt auch KI-gesteuerte drahtlose Optimierungstechniken und enthält eine 6G-Explorationsbibliothek für die Prototypenerstellung von Technologien der nächsten Generation.
Die Entwicklung effizienter 5G Advanced- und 6G-Systeme und -Netzwerke ist herausfordernd und stellt strenge Anforderungen, um deren neue Anwendungsfälle zu realisieren. MATLAB und seine standardbasierten Werkzeuge, wie die 5G Toolbox™, können zur Simulation auf Verbindungs- und Systemebene verwendet werden. Da die 5G Toolbox mit den 5G-Standardaktualisierungen in jeder 3GPP-Veröffentlichung Schritt hält, erleichtert sie die Aufgaben der Verifikationsentwicklung und der Prüfung der Standardkonformität.
"6G untersucht die Ersetzung ganzer Abschnitte der Signalverarbeitungskette, wie beispielsweise der Kanalschätzung und Gleichrichtung, durch trainierte Machine-Learning-Modelle."
Integration von nativer KI und Machine Learning:
- Das Entwickeln der Bitübertragungsschicht (PHY) muss KI und Machine Learning berücksichtigen, um die Leistung in Bereichen wie Kanalschätzung, Strahlmanagement und Netzwerkoptimierung zu verbessern. Im Gegensatz zu 5G, das hauptsächlich KI zur Optimierung einsetzt, erforscht 6G die Möglichkeit, ganze Abschnitte der Signalverarbeitungskette, wie die Kanalschätzung und Gleichrichtung, durch trainierte Machine-Learning-Modelle zu ersetzen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, eine vollständig KI-native physikalische Schicht (PHY) zu schaffen.
- Erkunden Sie diese Konzepte weiter, indem Sie die beigefügten MATLAB-Beispiele durchsehen:
Erweitertes und zellfreies massives MIMO:
- Die Entwicklung noch fortschrittlicherer massiver MIMO-Systeme erfordert die Verwaltung größerer Antennenarrays und komplexerer Beamforming-Algorithmen. Die PHY muss den erhöhten Verarbeitungs- und Signalisierungsaufwand bewältigen, der mit Antennenkonfigurationen höherer Dimensionen verbunden sind. Ein weiterer spannender Entwicklungsbereich ist eine zellfreie Architektur, die für 6G-Systeme vorgeschlagen wird, bei der Anwender gleichzeitig mit mehreren verteilten Zugangspunkten verbunden sind.
- Erkunden Sie diese Konzepte weiter, indem Sie die beigefügten MATLAB-Beispiele durchsehen:
ISAC:
- ISAC-Systeme erfordern, dass die physikalische Schicht (PHY) sowohl Kommunikations- als auch präzise Sensorfunktionen gleichzeitig unterstützt. Dies bedeutet, dass beide Funktionen dieselben Wellenformen verwenden, mit derselben Frequenz arbeiten und dieselbe Hardware nutzen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. ISAC wird als ein Kernbestandteil von 6G-Systemen angesehen, mit dem Ziel, eine Zentimeter-genaue Positionsbestimmung und eine hochauflösende Umwelterfassung zu erreichen.
- Erkunden Sie diese Konzepte weiter, indem Sie die beigefügten MATLAB-Beispiele durchsehen:
"Derzeit befinden sich mehr als 8.000 Kommunikationssatelliten in der Erdumlaufbahn, die Anwendungen wie TV- und Rundfunkübertragung, Navigation, Telemetrie, Bildgebung und Fernerkundung bedienen, und diese Zahl wächst stetig."
Satellitenkommunikation, insbesondere Nicht-Terrestrische Netzwerke (NTNs), entwickeln sich zu wichtigen Schlüsseltechnologien für allgegenwärtige Konnektivität. Derzeit befinden sich mehr als 8.000 Kommunikationssatelliten in der Erdumlaufbahn, die Anwendungen wie TV- und Rundfunkübertragung, Navigation, Telemetrie, Bildgebung und Fernerkundung bedienen, und diese Zahl wächst stetig. Kommunikationssatelliten fallen üblicherweise unter eine von drei Orbitalklassifikationen: geostationär (GEO), mittlere Erdumlaufbahn (MEO) und niedrige Erdumlaufbahn (LEO).
Die Nutzung von LEO-Satellitenkonstellationen für drahtlose Konnektivität ist ein aufkommender Trend. Mit einer orbitalen Höhe von 160 bis 1.000 km über der Erdoberfläche sollen diese Systeme eine Hochgeschwindigkeits-Internetverbindung überall auf der Erde bereitstellen. Zum Beispiel verfügt das Starlink-System bereits über Tausende von Satelliten im Orbit, mit Plänen, Tausende weitere zu starten.
Fokus: Satellite Communications Toolbox
Das Satellite Communications Toolbox von MathWorks bietet Werkzeuge zum Entwickeln, Simulieren und Verifizieren von Satellitenkommunikationssystemen, einschließlich Bahnpropagation, Leistungsübertragungsanalyse und Wellengenerierung für Standards wie DVB-S2/S2X/RCS2, GPS, Galileo, NavIC und CCSDS.
Die Implementierung von Satellitenkommunikationssystemen ist komplex, kostspielig und risikoreich. Wesentliche Herausforderungen bestehen in den Bereichen Start und Einsatz, Sicherheit und Widerstandsfähigkeit, wirtschaftliche und Geschäftsmodelle sowie Umweltbelange. Im folgenden Abschnitt werden kommunikationsspezifische Herausforderungen vorgestellt, zusammen mit relevanten MATLAB-Beispielen, die deren Lösungen behandeln:
Herausforderung: Missionsplanung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
- Sicherung von Orbitpositionen und Frequenzen durch die ITU und nationale Regulierungsbehörden
- Koordination zur Vermeidung von Störungen bei bestehenden Systemen
Beispiele aus MATLAB:
Herausforderung: Technische Entwicklung und Integration
- Abschluss der Leistungsübertragungsbilanz unter variablen atmosphärischen Bedingungen, wie Regenabschwächung und Szintillation, die die Signalstärke beeinträchtigen können.
- Antennen müssen eine hohe Verstärkung und präzises Beamforming liefern und dabei Randbedingungen hinsichtlich Größe, Gewicht und Leistung erfüllen.
- Nutzlastkomplexität (zum Beispiel digitale Prozessoren, regenerative versus Bent-Pipe-Architekturen)
- Inter-Satelliten-Verbindungen sowie Zeitmessung und Synchronisation für große Konstellationen
Beispiele aus MATLAB:
Herausforderung: Leistung in herausfordernden Umgebungen
- Atmosphärische Dämpfung bei höheren Bändern (Ka, Q/V) und Notwendigkeit für adaptive Codierung/Modulation, Uplink-Leistungsregelung und Standortdiversität
- Latenzzeit-Begrenzungen versus Orbit-Auswahl (LEO/MEO/GEO-Abwägungen)
- Doppler-Effekt und häufige Übergaben in LEO-Netzwerken bedeuten, dass Beam Hopping und Ressourcenzuteilung entscheidend sind, um eine nahtlose Konnektivität aufrechtzuerhalten.
Beispiele aus MATLAB:
Abbildung 2: Die LEO-NTN-Satellitenkonstellation verfügt über eine Inter-Satelliten-Routing-Funktion.
Wi-Fi ist die am weitesten verbreitete drahtlose Technologie weltweit. Wi-Fi-Netzwerke bieten Internetverbindung in unseren Häusern, am Arbeitsplatz und während des Reisens (an Flughäfen, in Stadien und anderen öffentlichen Einrichtungen). Wi-Fi-Netzwerke funktionieren, indem sie Anwendergeräte mit einem Zugangspunkt-Router verbinden, basierend auf der IEEE 802.11-Familie von Standards. Diese drahtlosen lokalen Netzwerke (WLAN) Standards spezifizieren sowohl die PHY- als auch die Media Access Control (MAC)-Schichten des OSI-Modells.
Wi-Fi 8 (802.11bn) ist für eine erhöhte Zuverlässigkeit entwickelt, beispielsweise in der Fertigung oder bei robotergestützten Operationen. Wi-Fi 7 (802.11be) bietet höhere Geschwindigkeiten und verwendet breitere Frequenzbänder.
Wi-Fi 6, 7 und 8 gehören zu den neuesten WLAN-Technologien, die für eine zuverlässige und schnelle Internetverbindung entwickelt wurden.
- Wi-Fi 6 (802.11ax) bietet in dichten Umgebungen eine überlegene Leistung durch den Einsatz mehrerer Zugangstechnologien wie OFDMA und MU-MIMO.
- Wi-Fi 7 (802.11be) ist für höhere Geschwindigkeiten entwickelt und verwendet breitere Frequenzbandbreiten (bis zu 320 MHz), die Spitzenübertragungsgeschwindigkeiten von bis zu 46 Gbps bieten.
- Wi-Fi 8 (IEEE 802.11bn) wird derzeit entwickelt und wird sich auf die Priorisierung von ultrahoher Zuverlässigkeit, geringerer Latenzzeit und konsistenter Leistung konzentrieren.
Die Entwicklung effizienter Wi-Fi-Systeme und -Netzwerke stellt Herausforderungen dar und erfordert Zuverlässigkeit, die Bewältigung von Überlastungen sowie die Koexistenz mit anderen Netzwerken. Ingenieure können MATLAB verwenden, um viele dieser herausfordernden Szenarien zu simulieren und ihren Raum für die Entwicklung von Optimierungsmaßnahmen zu erkunden.
Beispiele aus MATLAB:
Herausforderung: Koexistenz von Bluetooth und Wi-Fi
Bluetooth-Geräte im 2,4-GHz-Frequenzband und Bluetooth Low Energy (BLE)-Geräte im 6-GHz-Band können Wi-Fi-Netzwerke stören. Interferenzen zwischen Bluetooth und WLAN können durch nicht-kollaborative und kollaborative Koexistenzmechanismen gemindert werden.
- Nicht-kollaborative Koexistenzmechanismen tauschen keine Informationen zwischen zwei drahtlosen Netzwerken aus.
- Kollaborative Koexistenzmechanismen arbeiten zusammen und tauschen netzwerkbezogene Informationen zwischen zwei drahtlosen Netzwerken aus.
Beispiele aus MATLAB:
Herausforderung: Verbesserung der Leistung in überlasteten Umgebungen
In dichten Umgebungen (wie Stadien und Konferenzzentren) verbinden sich viele Geräte gleichzeitig mit Wi-Fi-Netzwerken. Dies kann die gesamte Netzwerkkapazität verringern und die Ressourcenallokationen in Zugangspunkten (APs) überlasten. Wi-Fi 6, 7 und 8 verwenden mehrere Techniken, die aus der Mobilfunktechnologie entlehnt sind, um die Leistung bei einer höheren Dichte von Benutzern und Geräten zu verbessern:
- Orthogonale Frequenzmultiplexzugriffsverfahren (OFDMA): Teilt einen Kanal in kleinere Unterkanäle auf, um mehrere Geräte gleichzeitig zu bedienen.
- Multiple Input Multiple Output in Mehrbenutzerumgebungen (MU-MIMO): Ermöglicht einem Zugangspunkt, gleichzeitig Daten von mehreren Geräten zu senden und zu empfangen, wobei dieselben Frequenzressourcen verwendet werden.
- Uplink-Auslöseformat: Verlagert den Uplink-Verkehr von einem herkömmlichen, unkoordinierten, wettbewerbsbasierten Wi-Fi-System zu einem präzise koordinierten, geplanten System.
- Dienstgüte (QoS): Priorisiert kritische Anwendungen wie Sprach- und Videokonferenzen mithilfe von QoS-Einstellungen.
- Räumliche Wiederverwendung mit Basic Service Set (BSS)-Färbung
Beispiele aus MATLAB:
Herausforderung: Kanalüberlagerungsstörung
Wenn mehrere Wi-Fi-Stationen auf derselben Frequenz senden, kann es zu Kanalüberlagerungsstörungen kommen, die Paketkollisionen und reduzierte Durchsatzraten verursachen. Funkingenieure können diese Störungen reduzieren durch den Einsatz von:
- Trigger-basierter Uplink-Übertragung, die eine koordinierte Planung für jedes Gerät bietet.
- Richtantennen (MU-MIMO), um Wi-Fi-Signale gezielt dort zu fokussieren, wo sie benötigt werden.
- Reduzierte Kanalbandbreiten
- Kanalplanung für nicht überlappende Kanäle im 2,4-GHz-Band
Beispiele aus MATLAB:
Weitere Wi-Fi-Funktionen:
Wi-Fi-Erkennung
Integration mit KI
Einführung von Mesh-Netzwerken
Beschleunigung der drahtlosen Technik mit MATLAB und Simulink
MathWorks verpflichtet sich, das Tempo von Ingenieurwesen und Wissenschaft zu beschleunigen. Für Ingenieure im Bereich der drahtlosen Kommunikation machen MATLAB und Simulink die Entwicklung drahtloser Kommunikationssysteme durch Werkzeuge für Modellierung, Simulation, Test und Implementierung schneller und effizienter.
Jeder im Bericht erwähnte Werkzeugkasten und jedes Produkt entspricht den neuesten Industriestandards. Egal, ob Sie einen KI-nativen 6G-Empfänger prototypisieren oder ein Bluetooth 6-Design validieren, die Produkte von MathWorks schließen die Lücke zwischen Konzept und Hardware.
Bluetooth ist eine drahtlose Kurzstreckentechnologie, die zum Austausch von Daten zwischen Geräten über kurze Entfernungen verwendet wird. Der Bluetooth-Standard wird von der Bluetooth Special Interest Group (Bluetooth SIG) entwickelt. Bluetooth 6, angekündigt im Jahr 2024, führte Technologien wie Channel Sounding ein, die äußerst genaue Entfernungsabschätzungen zwischen Bluetooth-Knoten ermöglichen können.
Spektrum und Spektrogramm der Koexistenz von Bluetooth und WLAN.
Der Bluetooth-Classic-Standard spezifiziert zwei PHY-Modi: Basisrate (BR) und erweiterte Datenrate (EDR). Darüber hinaus konzentriert sich der BLE-Standard auf Anwendungen in Branchen wie Gesundheitswesen, Fitness, Sicherheit und Heimunterhaltung. Außerdem können Bluetooth-Systeme mithilfe von Technologien wie Triangulation und Trilateration eine Lokalisierung durchführen.
Der folgende Abschnitt beschreibt die wichtigsten Herausforderungen bei der Bereitstellung von Bluetooth-Geräten und -Netzwerken sowie relevante MATLAB-Beispiele, die diese Herausforderungen behandeln.
Herausforderung: Funkplanung und Koexistenz
- Das lizenzfreie 2,4-GHz-Band ist durch Wi-Fi, Mikrowellen und Zigbee-Signale überfüllt, was zu Störungen, Mehrwegeausbreitung und Konkurrenz um die Nutzungszeit führt.
- Adaptive Frequenzsprungverfahren (AFH) helfen zwar, aber dichte RF-Umgebungen beeinträchtigen dennoch Durchsatz, Latenzzeit und Zuverlässigkeit.
- Die Abstimmung der Antenne kann durch Gehäuse oder die Nähe von Personen beeinträchtigt werden, was die Reichweite verringert; eine sorgfältige HF-Layoutgestaltung, Bodenfreiheit und Abstimmung sind daher unerlässlich.
Beispiele aus MATLAB:
Herausforderung: Topologie, Skalierbarkeit und Leistung
- Classic Bluetooth-Piconetze (BR/EDR) haben eine begrenzte Anzahl aktiver Verbindungen; die Planung von asynchronen verbindungsorientierten logischen Transportverbindungen (ACL) kann zu einem Engpass werden.
- Niedrige Energielimits für Verbindungen pro Gateway/Telefon und Randbedingungen für das Verbindungsintervall begrenzen die Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit.
- Das Bluetooth-Mesh-Protokoll skaliert auf Tausende von Knoten, jedoch führt das kontrollierte Fluten zu erhöhter Übertragungszeit, Kollisionen und Batterieverbrauch; eine sorgfältige Konfiguration von Time to Live (TTL), Weitergabe sowie Friend-/Low-Power-Knoten ist erforderlich.
Beispiele aus MATLAB:
Herausforderung: Lokalisierung
- Instabilität des Received Signal Strength Indicator (RSSI)
- Winkelbasierte Anforderungen für Antennenarrays
- Synchronisation und Kalibrierung in Amplitude, Phase und Zeit
- Interferenz und Kanalverfügbarkeit
Beispiele aus MATLAB:
Abbildung 3: Bluetooth-Kanalprüfung wird für das Asset-Tracking verwendet, um den Pfad des Assets sowie Bluetooth-Lokationsangaben (blaue und gelbe Dreiecke) anzuzeigen.
Der folgende Abschnitt skizziert die wichtigsten Herausforderungen bei der Entwicklung von standardbasierten Transceivern für drahtlose Systeme sowie relevante MATLAB-Beispiele, die diese Herausforderungen behandeln.
AM/AM-Charakteristik eines nichtlinearen Verstärkers.
EVM im Zeit- und Frequenzbereich für eine Over-the-Air 5G-Wellenformaufnahme.
Herausforderung: Gewährleistung der Einhaltung von Standardprotokollen für die Interoperabilität von Systemen und Geräten
- Dies kann von Algorithmusentwicklern und Chipprüfern erfordern, standardisierte Wellenformen, sowohl beeinträchtigt als auch unbeeinträchtigt, zu erhalten, um Empfängerentwicklungen zu testen oder Empfängerchips anzuregen.
- Es kann auch Mess-Testumgebungen für Größen wie Error Vector Magnitude (EVM), Adjacent Channel Power Ratio (ACPR) und Paketfehlerrate (PER) erfordern.
Beispiele aus MATLAB:
Herausforderung: Optimierung der Systemparameter durch die Integration von Algorithmen sowie entwicklungsbezogenen Entscheidungen bei Antennen, Arrays und HF-Transceivern
- Dies erfordert Leistungsgradvergleiche zu Array-Größen, Array-Elementtypen und Elementkopplungen, die zu Strahlablenkungen führen, sowie zu Nichtlinearitätsgrenzen von Hochleistungsverstärkern (HPA), Rauschzahlen von Rauschverstärkern (LNA) und Pegeln von Impedanzanpassungen.
- Es kann auch Entscheidungen bei der Entwicklung von Modulationsverfahren und Fehlerregelungscodes erfordern.
Beispiele aus MATLAB:
Herausforderung: Überprüfung der Entwicklungen auf Hardware-Prototypen mit automatisierten Over-the-Air-Tests sowie realistischen Kanal- und Signalstörungs-Modellen
- In den frühen Phasen der Entwicklung erfordert dies eine Verbindung zwischen Wellenform-Erfassungsgeräten wie SDRs und der Software, die zur Prototyperstellung von Empfängeralgorithmen verwendet wird.
- In den späteren Phasen der Entwicklung könnte dies die Bereitstellung von HDL-Code für Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) erfordern.
Beispiele aus MATLAB:
Abbildung 4: Die Phasen des drahtlosen Workflows umfassen drahtlose Standards, Antenne-zu-Bits-Simulation sowie Geräteimplementierung und -prüfung.
Indem die Welt auf eine allgegenwärtige Konnektivität zusteuert, von 5G Advanced bis hin zu 6G und darüber hinaus, schafft die Konvergenz von Mobilfunk-, Satelliten-, Wi-Fi- und Bluetooth-Technologien ein Ökosystem einheitlicher globaler Kommunikation. Dieses Whitepaper hat die Schlüsseltechnologien, Standards und Herausforderungen untersucht, die dieses Gebiet prägen. Dabei wurde aufgezeigt, wie MATLAB und Simulink als wesentliche Produkte zum Entwickeln, Simulieren und Validieren dieser komplexen drahtlosen Systeme dienen.
