Spirent Communications plc hat eine strategische Partnerschaft mit Anritsu bekannt gegeben, die es der Automobilindustrie ermöglichen soll, die einzigartigen Testanforderungen, die sich durch die zellulare Vehicle-to-Everything (C-V2X) und autonome Fahrtechnologien ergeben, effizienter zu erfüllen. Die Zusammenarbeit schafft ein komplettes C-V2X- und 5G-Testportfolio für die Automobilindustrie mit einem einheitlichen Framework, das eine beispiellose Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit bei der Verifizierung von Designs mit autonomen Fahrtechnologien bietet. Die Zusammenarbeit bringt die Expertise zweier Branchenführer im Bereich Automotive Testing zusammen und bietet dem Ökosystem der vernetzten Fahrzeuge Zugang zu einem umfassenden Lösungsportfolio, das Kunden eine Reduzierung der Einrichtungs- und Schulungskosten sowie eine effiziente Unterstützung zukünftiger 5G-Technologien ermöglicht.

Die Spirent C-V2X Testlösung verfügt über umfassende AD/V2X-Testfunktionen, einschließlich Konformitäts-, Anwendungs- und Leistungsbewertungen für C-V2X-Geräte, die Zuverlässigkeit und Funktionalität in realen Szenarien gewährleisten. Es besteht auch die Möglichkeit, die marktführenden Multi-GNSS- und Multifrequenz-Simulationsfunktionen von Spirent hinzuzufügen. Die Spirent C -V2X Lösung unterstützt: Konformitäts-, Funktions- und Leistungstests für C-V2X auf einer einzigen Hardware-Plattform.

Unterstützung für regionale Protokolle für intelligente Verkehrssysteme (ITS) in den USA, der EU und China. Einbindung von acht Transceivern zur nahtlosen Emulation von Stauszenarien. Die V2N-Lösung von Anritsu nutzt eine 5G Uu-Schnittstelle und liefert Tests auf allen Ebenen.

Zu den Fähigkeiten der Lösung gehören: Full-Layer-Tests, die parametrische RF-Bewertungen, OTA-Leistungsbewertungen (Over-the-Air) von Antennen, Protokollüberprüfung und funktionale Key Performance Indicators (KPIs) umfassen. E2E-Konnektivität zur Emulation von V2N- und V2N2V-Anwendungsfällen für führende 5G-Dienste im Fahrzeug, die 3GPP Release 16/17-Funktionen unterstützen. Modellierung von spezifischem Netzwerkverhalten, einschließlich negativer Szenarien, die reale Feldbedingungen nachbilden.