ニューラルネットワークチャネル推定＆AI加速型V2Xトランシーバ

V2AIXは、グラフTransformerを活用して干渉パターンを予測し、高速移動する車両間で指向性ビームを瞬時に位置合わせします。

オンチップディープラーニングによる無線物理特性の予測

従来のパイロットシンボルによるチャネル推定は、急速なドップラー分散のため120km/hを超える車速で困難になります。V2AIXはオンチップで再帰型ニューラルネットワークを訓練し、99.4%の精度で無線チャネル状態を予測します。

Core Engineering Areas

• Neural Network Channel Estimation in High-Doppler Environments — Overcoming severe high-speed multipath fading on modern automotive highways.
• Deep Reinforcement Learning for Autonomous Sidelink MAC — Eliminating packet collisions in congested urban vehicle platoons.
• Edge AI Beam Tracking for Millimeter and Sub-THz Sidelink — Overcoming the pencil-beam pointing problem without wasting frames on exhaustive sector sweeps.

Technical Articles

• Deep Reinforcement Learning for Autonomous V2X MAC Layers: Real-World Testbed Results
• Deep Learning Architectures for High-Speed Millimeter-Wave Beamforming

Related Cluster Architecture Specifications

• AutomotiveV2X — Connected Vehicle-to-Everything & Cooperative ITS Architecture
• CellularV2X — 3GPP C-V2X Architecture, PC5 Direct Sidelink & Cellular Uu Infrastructure
• NRV2X — 5G NR V2X Sidelink, Sub-Millisecond Latency & High-Rate Sensor Sharing
• ISACV2X — Integrated Sensing and Communication (ISAC) for Automotive V2X