Sionna: An Open-Source Library for Next-Generation Physical Layer Research

要約

Sionna は、TensorFlow に基づくリンクレベル シミュレーション用の GPU 高速化オープンソース ライブラリです。
複雑な通信システム アーキテクチャの迅速なプロトタイピングを可能にし、ニューラル ネットワークの統合をネイティブにサポートします。
Sionna は、ベンチマークやエンドツーエンドのパフォーマンス評価に使用できる、慎重にテストされた最新のアルゴリズムを幅広く実装しています。
これにより、研究者は研究に集中できるようになり、研究の影響力と再現性が高まり、専門分野外のコンポーネントを実装する時間を節約できます。
このホワイト ペーパーでは、Sionna を簡単に紹介し、その設計原理と機能、および統合されたレイ トレーシングやカスタム CUDA カーネルなどの将来の拡張機能について説明します。
私たちは、Sionna が 6G などの次世代通信システムの研究に役立つツールであると信じており、コミュニティからの貢献を歓迎しています。

要約(オリジナル)

Sionna is a GPU-accelerated open-source library for link-level simulations based on TensorFlow. It enables the rapid prototyping of complex communication system architectures and provides native support for the integration of neural networks. Sionna implements a wide breadth of carefully tested state-of-the-art algorithms that can be used for benchmarking and end-to-end performance evaluation. This allows researchers to focus on their research, making it more impactful and reproducible, while saving time implementing components outside their area of expertise. This white paper provides a brief introduction to Sionna, explains its design principles and features, as well as future extensions, such as integrated ray tracing and custom CUDA kernels. We believe that Sionna is a valuable tool for research on next-generation communication systems, such as 6G, and we welcome contributions from our community.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google