简介
Sionna ™是一个用于链路级仿真的 GPU 加速开源库。它能够快速构建复杂通信系统架构的原型，并为机器学习在 6G 信号处理中的集成提供原生支持。
Sionna ™ 是一个基于TensorFlow的开源库，用于模拟无线和光通信系统的物理层。复杂通信系统架构的快速原型设计就像连接所需的构建块一样简单，这些构建块以Keras层的形式提供。使用可微分层，梯度可以在整个系统中反向传播，这是系统优化和机器学习，尤其是神经网络集成的关键推动因素。NVIDIA GPU 加速提供了数量级更快的模拟，从而实现了对此类系统的交互式探索，例如，在可以在Google Colab等云服务上运行的Jupyter 笔记本中。如果没有可用的 GPU，Sionna 将在 CPU 上运行。
Sionna 由 NVIDIA 开发、不断扩展和使用，以推动 5G 和 6G 研究。它支持 MU-MIMO（多用户多输入多输出）链路级模拟设置，具有符合 5G 的代码，包括低密度奇偶校验 (LDPC) 和 Polar 编码/解码器、3GPP 信道模型、OFDM（正交频分复用）、信道估计、均衡和软解映射。还有许多其他组件可用，例如卷积码和 Turbo 码、用于模拟光纤信道的分步傅里叶方法以及用于研究单载波波形的滤波器和窗口。每个构建块都是一个独立的模块，可以根据您的需求轻松测试、理解和修改。
参数表
