CFO
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本單元聚焦 LEO 高速時變多普勒補償，解析頻偏如何破壞 OFDM 正交性，介紹滑動追蹤、Kalman 與 AI 預測等核心演算法，透過即時補償穩定相位，讓衛星通訊、MIMO 與波束成形得以正常運作。
重建 LEO 高速通道下的完整 OFDM 基帶流程，解析多普勒如何破壞子載波正交，說明 CP、通道估測與等化的工程取捨，並引入 AI 等化器對抗 ICI，讓衛星鏈路在劇烈時變下仍能穩定運作。
本單元說明 LEO 高速場景下的波束成形實作，從相控陣與 ZF／MMSE 出發，解析多普勒與相位誤差的影響，並引入 AI Beamforming 進行預測式 steering，在時變通道中維持穩定增益與干擾抑制。
本單元聚焦 LEO 高速時變 MIMO 通道，建立含 Rayleigh／Rician 與差分多普勒的 H(t)，說明相位旋轉對 OFDM 與波束成形的破壞，並透過幾何輔助與導頻追蹤完成相位補償，讓多天線系統穩定可用。
AI 調變識別（AMC）透過深度學習直接從 IQ 訊號判斷調變方式，無需同步、通道估測或中繼資訊，能有效對抗雜訊、都卜勒與衰落，特別適用於 6G、NTN、高速移動與頻譜共享場景，是 AI-native RAN 的關鍵能力。
5/5AI
接下來，我會多了一個「bookkeeper」的角色。這個角色在公司規模較大的情況下，對應的是 CFO（Chief Financial Officer，財務長）；而在規模較小的公司，則主要負責記帳、管理，以及相關的財務點數，稱為 bookkeeper。
所以，接下來我要針對這個角色，開始學習相關知識
最近天行者路克 Luke Garrett 的那支 Short 引起了不少討論，特別是那個看起來有點詭異的 M2 U2 M2 Cross —— 故意把前後十字做反，最後再修正。
這看起來很聰明，但作為一名追求極致效率的 Cuber，我們必須冷靜下來分析：「這招在實戰中真的能用嗎？還是只是大神在炫技？
本單元說明取樣定理與同步在通訊中的核心地位：取樣不足會造成混疊，使基頻失真；同步失準則導致 ICI、ISI 與解調失敗。OFDM 對時間與頻率同步極度敏感，而 LEO/NTN 因高速 Doppler 與延遲變動，使同步成為 5G/6G 與衛星通訊的最大挑戰。
本單元說明 FFT/IFFT 如何以 O(N log N) 複雜度實現 OFDM：發射端以 IFFT 組裝子載波生成時域波形，接收端以 FFT 拆解子載波進行等化與判決；並解析其在多路徑、Doppler 與 LEO/6G 高速通道中的關鍵角色，證明 FFT 是現代無線通訊的核心引擎。
本單元說明等化器如何逆轉通道失真，比較 ZF 與 MMSE 在噪聲與深衰落下的差異，並解析 LEO/NTN 高多普勒造成的 ICI 問題；透過 Doppler 補償與 AI Equalizer，6G 接收器才能在高速時變通道中穩定解調。