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GDM4MMIMO: Generative Diffusion Models for Massive MIMO Communications
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AI
DOI：10.1109/MCOM.001.2500399.png)
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摘要
En 中文
大规模多输入多输出（MIMO）在频谱和能量效率方面具有显著优势，使其成为第五代（5G）无线通信系统的基石技术，并为第六代（6G）网络中预期的爆发式数据需求提供了有前景的解决方案。与此同时，人工智能（AI）的快速发展开启了一个以大型AI模型（LAMs）为主导的新时代，特别是大型生成式基础模型（LGFMs），它们在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和自动驾驶等领域取得了令人瞩目的成功。作为先驱力量，这些模型正推动AI范式向大型生成式AI（LaGenAI）转变。其中，生成式扩散模型（GDM）作为生成模型中最先进的家族之一，展现出卓越的学习隐式先验知识的能力和强大的泛化能力，从而增强了其在多样化应用中的通用性和有效性。本文深入探讨了GDM在大规模MIMO通信中的潜在应用。具体而言，我们首先概述了大规模MIMO通信、LGFMs的框架以及GDM的工作机制。在此基础上，我们讨论了该领域的最新研究进展，并提出了一个基于GDM的近场信道估计案例研究，展示了其在促进大规模MIMO通信中高效获取超维信道状态信息（CSI）方面的巨大潜力。最后，我们强调了未来移动通信中的若干关键挑战，并指出了围绕GDM的几个有前景的研究方向。
Keyword:
Massive MIMO
Artificial intelligence
6G mobile communication
Wireless communication
Noise reduction
Sensors
Noise
Computational modeling
Channel estimation
Location awareness
期刊
IF:
8.2
论文数:
6.9K
被引数:
2.2W
机构
引用论文
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Near-Field Channel Estimation for XL-MIMO: A Deep Generative Model Guided by Side InformationXL-MIMO的近场信道估计：一种由边信息引导的深度生成模型
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