在现代 5G 网络中，快速且准确的信道状态信息 (CSI)更新是保障连接质量、优化 MIMO 配置并提供一致用户体验的核心基础。然而，随着网络密度的持续提升和流量规模的迅速激增，这些更新带来的信令开销急剧扩大，导致上行带宽的利用率出现瓶颈。

为应对这一挑战，Altera 正依托Agilex SoC FPGA，提供由 AI 驱动的 CSI 压缩解决方案。结合 Altera 的FPGA AI 套件和 OpenVINO 开源工具包部署深度学习模型。

该方案能够将更新频率和信令负担降低高达 99.9%，同时确保原始 CSI 数据与重构后的数据之间保持0.9999 以上的相关性。

面向下一代 RAN 的高效压缩解决方案

在高移动性场景中，CSI 通常需要每个传输时间间隔更新一次，这无疑给上行链路容量带来了持续的压力。

针对这一问题，新方案采用基于神经网络的自动编码器，通过在代表性信道数据上开展训练，能够以更高的准确性实现 CSI 压缩和重构。此举不仅有助于减少信令数量，还能释放频谱资源供用户数据使用，进而全面提升整体网络效率。

技术亮点

信令开销降低高达 99.9%，同时保持CSI 的无损保真度；

原始与重构信道矩阵相关性高达 0.9999 以上；

基于FPGA AI 套件、OpenVINO 及Quartus Prime实现技术落地；

采用基于 MATLAB 的信号处理方案；

符合 3GPP 5G Rel-17 标准，并可适配新兴的 6G 框架。

这一解决方案清晰展现了如何借助高能效的 FPGA 逻辑结构，通过在边缘实时执行数据驱动的优化，以 AI 替代传统人工调优的启发式方法。

以 FPGAi 打造更高效的无线解决方案

FPGAi 作为 Altera 面向 FPGA 架构的 AI 原生方法，CSI 压缩仅是其广泛应用中的一个典型案例。

FPGAi 还将驱动 RAN 系统向着更智能、更高效的方向持续演进。借助 Agilex SoC FPGA，开发人员能够将先进的 AI 功能深度集成至无线信号链，进而有效攻克带宽、时延和功耗三大核心挑战。