Keysight a montré comment ses solutions de pointe aident les concepteurs à concrétiser leurs idées, de la simulation au prototypage, en passant par la fabrication et l'optimisation.
Le 28, lors du Mobile World Congress à Barcelone, la présentation par les managers et experts de Keysight d'idées sur les technologies de communication, y compris les nouveaux défis de l'industrie automobile à travers la conduite autonome, les technologies de communication 5G, etc. Les solutions logicielles les plus récentes et innovantes qui aident les opérateurs mobiles, les fabricants d'appareils, les protocoles IoT et 802.11ax seront exposées. Keysight participe activement à de nombreux organismes influents de normalisation des communications mobiles et à des initiatives 5G mondiales de premier plan. En outre, Keysight collabore avec des entreprises et des universités leaders du secteur dans le développement de la prochaine génération de systèmes de communication mobile. Entre autres innovations, Keysight a présenté des innovations telles que les solutions de test IoT à bande étroite (NB-IoT) uniques de Keysight permettant aux concepteurs d'accélérer le déploiement de la technologie IoT mobile à longue portée, offrant la première solution d'équipement de test pour les appareils mobiles au monde avec un NBIoT certifié dispositif.
Les solutions de Keysight permettent aux utilisateurs d'optimiser certains attributs de performances critiques dans leurs conceptions IoT, notamment la consommation d'énergie, les performances RF, l'interopérabilité et les premiers exemples au monde de tests de conformité GCF NB-IoT. La suite d'outils Anite Virtual Drive Test (VDT) de Keysight est une solution de laboratoire unique qui permet à l'industrie automobile de vérifier de manière rentable la connectivité sans fil dans les véhicules connectés. L'ensemble d'outils VDT de Keysight est une solution de test « du terrain au laboratoire » automatisée, réaliste et précise pour tester les appareils mobiles et les équipements de réseau. Ces outils reproduisent les conditions de test de conduite à l'aide de données de terrain pour créer des exemples de test qui sont reproduits dans un environnement de laboratoire reproductible et contrôlable.
