Российская компания «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработала метод автоматизации настройки ключевых СВЧ-компонентов базовых станций и ретрансляторов сетей 5G с помощью технологий искусственного интеллекта. Разработка поможет ускорить и упростить процесс производства оборудования для сетей пятого поколения, что особенно важно для крупных городов, где требуется быстрая и точная настройка тысяч базовых станций.

Работа выполнена по предложению входящей в «ИКС Холдинг» компании YADRO, одно из направлений деятельности которой — разработка и производство телекоммуникационного оборудования операторского класса.

Базовая станция должна одновременно принимать и передавать сигнал через общую антенну. Для этого применяется частотное разделение каналов, за которое отвечает дуплексер. Точность подбора его параметров напрямую влияет на качество связи. При этом настройка дуплексера — трудоёмкий процесс, требующий несколько часов работы опытного специалиста. Одна базовая станция может содержать более десяти радиомодулей и используемых в них дуплексеров. При масштабных установках — в объёме нескольких тысяч станций — потенциальный эффект от автоматизации настройки оценивается в десятки и сотни тысяч часов автоматизированной ручной работы.

Для автоматизации настройки разные исследователи пытались применять методы обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL), но такой подход давал результат только на упрощённых моделях. В «Криптоните» переформулировали задачу так, что её теперь можно решить традиционным и более надёжным методом — обучением с учителем (supervised learning, SL). Разработанная нейросеть анализирует частотные кривые дуплексера и предсказывает корректировки регулировочных винтов. Дополнительный алгоритм пошагово применяет предсказания нейросети, что снижает риск ошибочной настройки.

Фото: настройка дуплексера на производстве компании YADRO. Источник: пресс-служба компании YADRO.
Фото: настройка дуплексера на производстве компании YADRO. Источник: пресс-служба компании YADRO.

«Разработанный нами метод тестировался с помощью симулятора. Он продемонстрировал способность настроить дуплексер до состояния, близкого к идеальному, в среднем за 4-5 поворотов на каждый винт, — пояснил создатель метода Антон Расковалов, аналитик-исследователь отдела перспективных исследований компании «Криптонит». — Эта разработка поможет в разы сократить время настройки дуплексеров и снизить требования к опыту настройщика. Он может применяться для тонкой настройки различного радиочастотного оборудования, использующего фильтры СВЧ-диапазона».

Для компании YADRO задача автоматизации носит практический характер, поскольку напрямую влияет на скорость подготовки радиомодулей. Такие решения позволяют заранее снять технологические ограничения при переходе к промышленным объёмам. До конца года YADRO запускает серийное производство базовых станций BTS8100 с архитектурой платформы 5G-Ready. Первые партии оборудования будут переданы крупнейшим российским операторам, с которыми ранее были заключены форвардные контракты.

«При успешных испытаниях на реальном оборудовании такой подход можно будет встроить в наш производственный процесс: он ускорит настройку СВЧ-компонентов нынешнего поколения базовых станций, а в дальнейшем может лечь в основу выпуска 5G-моделей», — отмечает Максим Муравьев, ведущий СВЧ-инженер YADRO.

Подробнее о разработанном методе можно прочесть в препринте научной статьи.

Комментарии (10)


  1. Arhammon
    18.12.2025 11:45

    Хотелось бы узнать раньше на зарубежных так же надо было много крутить или изначально параметры были в более узком диапазоне? Это вопрос, я просто в высокочастотной магии не силен...


    1. ReedCat0
      18.12.2025 11:45

      вообще-то сейчас речь идет о настройке элементов, в настоящее время производимых именно за рубежом. запуск их производства на российских мощностях - в процессе.


    1. MaksReposte
      18.12.2025 11:45

      На современных зарубежных фильтрах и диплексерах ни чуть не меньше подстроечных элементов чем на отечественных. Это связано с тем, насколько плотно занят частотный диапазон. Нужно сделать фильтр, который будет обеспечивать хорошее подавление в области соседних бэндов, а для этого требуется много резонаторов - отсюда множество подстроечных элементов у каждого резонатора.


  1. FreakII
    18.12.2025 11:45

    Перефразируя классика, а зачем вам метод ускорения настройки базовых станций 5G с помощью ИИ, если у вас мобильного интернета нет?


    1. Moog_Prodigy
      18.12.2025 11:45

      Отчитаться по KPI "Внедрение ИИ" и премию к НГ получить. То что интернета нет - это никого не волнует. Скорость то - УХ! (по белым спискам).


  1. KstnRF
    18.12.2025 11:45

    Может и так, но есть вопросики.

    Разработали метод.

    Такой метод видел на одной из выставок ещё лет 5 назад, где робот сам крутит винты резонаторов, подстраивая АЧХ. Так что возможно метод не разработали, а внедрили.

    А возможно новизна в этом:

    Дополнительный алгоритм пошагово применяет предсказания нейросети

    ИИ контролирует ИИ?

    Он продемонстрировал способность настроить дуплексер до состояния, близкого к идеальному, в среднем за 4-5 поворотов на каждый винт, 

    Постойте. 4-5 поворотов это не про скорость настройки. Можно сделать 4 оборота за секунду, а можно и за 10 минут. В чем полезность метода? Будут ли настраиваться БС быстрее? Точнее?

    Разработанный нами метод тестировался с помощью симулятора

    Что за симулятор хоть? Он реальный или модель на мониторе?

    Вычитка, вычитка и еще раз вычитка. Для кого статья не совсем понятно. Интересно было бы почитать, даже без конфиденциальной конкретики. Но то что написано можно подать более яснее.


    1. azTotMD
      18.12.2025 11:45

      Постойте. 4-5 поворотов это не про скорость настройки. Можно сделать 4 оборота за секунду, а можно и за 10 минут.

      Это не про скорость в единицу времени, а про количество итераций. Повернул винт на какую-то предсказанную величну - посмотрел АЧХ - предсказал новую величину на которую надо снова повернуть. Если очень много поворачивать, то винт просто сточится и надо выкидывать. Что касается физической скорости: инференс нейросети - это микросекунды, а далее уже зависит от скорости робота, как он будет крутить эти винты.


    1. MaksReposte
      18.12.2025 11:45

      Ответ на вопрос про метод и новизну, на мой взгляд, хорошо описан во введении статьи (ссылка в конце поста). Я тоже автоматические стенды видел на выставках и в рекламных материалах, но обычно они работают лишь для относительно простых фильтров.


  1. irokezer58
    18.12.2025 11:45

    Такие дуплексеры проектируются в программе CST. Я могу ошибаться, но, по-моему в её функционале уже есть такой инструмент для настройки, судя по мануалу для этой софтины. Но, не знаю, насколько он эффективен. Я сам им не пользовался, только проектировал, а настраивал руками.


    1. MaksReposte
      18.12.2025 11:45

      Действительно, в CST есть очень удобный инструмент "Filter Designer", который может подсказать что куда крутить, чтобы настроить. Но в методе по которому работает этот модуль есть существенные ограничения - он позволяет настроить относительно простые фильтры небольшого порядка. Диплексеры и мультиплексеры он не сможет переварить, да и с большими фильтрами работает плохо. И остаётся тут либо руками настраивать либо внедрять обучающиеся модели