罗德与施瓦茨与韩国电信（KT）联合开展技术验证，成功展示基于人工智能的无线传输性能增强方案。该方案利用深度学习模型对多径信道进行高精度建模，并在真实5G NR网络环境中实现毫秒级信道状态信息（CSI）预测与波束赋形参数动态优化。测试结果表明，在高速移动场景下，下行吞吐量提升达37%，误块率（BLER）降低至0.8%以下。系统支持Sub-6 GHz及毫米波频段，兼容3GPP Rel-18 AI/ML for NR框架，可无缝集成至现有O-RAN架构中。
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