Оценка каналов на нейросетях и ИИ-ускоренные трансиверы V2X

V2AIX применяет графовые трансформеры для прогнозирования помех и мгновенного наведения направленных лучей между автомобилями.

Прогнозирование радиофизики с помощью глубокого обучения на кристалле

Классическая оценка канала по пилот-символам страдает при скоростях автомобиля свыше 120 км/ч из-за быстрой доплеровской дисперсии. V2AIX обучает рекуррентные нейронные сети на кристалле для прогнозирования состояний радиоканала с точностью 99,4%.

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