신경망 기반 채널 추정 및 AI 가속 V2X 트랜시버

V2AIX는 그래프 트랜스포머를 적용하여 간섭 패턴을 예측하고 고속 주행 차량 간 지향성 빔을 정밀하게 정렬합니다.

온칩 딥러닝으로 무선 물리 특성 예측하기

기존의 파일럿 심볼 채널 추정은 빠른 도플러 분산으로 인해 120km/h를 초과하는 차량 속도에서 어려움을 겪습니다. V2AIX는 온칩 순환 신경망을 훈련시켜 99.4%의 정확도로 무선 채널 상태를 예측합니다.

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