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Generative Site-Specific Beamforming for Next-Generation Spatial Intelligence
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PRE
AI
DOI：10.1109/mcom.001.2600001.png)
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摘要
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本文提出了一种面向下一代无线网络空间智能的生成式站点特定波束成形（GenSSBF）。站点特定波束成形（SSBF）通过利用环境先验信息，已成为缓解多天线系统中信道获取瓶颈的有前景范式。然而，基于判别式深度学习的传统SSBF面临挑战：(i)难以恰当表征无线传播固有的多模态性；(ii)难以有效捕捉波束成形器的结构性特征。相比之下，GenSSBF通过利用条件生成模型，通过学习可行波束成形器的条件分布来解决这些问题。通过这种方式，可确保从粗略信道感知测量中合成多样且高保真的波束候选方案。本文介绍了GenSSBF的基础理论、系统设计和实现方法。室内和室外场景的案例研究表明，GenSSBF在实现近最优波束成形增益的同时，具有超低的信道获取开销。最后，本文指出了若干开放性研究问题。
Keyword:
Beams
Modeling
Array signal processing
Training
Learning (artificial intelligence)
Labeling
Arrays
Propagation
Antennas
Probes
