BS-1-to-N：面向无蜂窝网络的基于扩散的环境感知跨基站信道知识图生成
信号处理
2025-08-01 v1 图像与视频处理
摘要
跨基站（BS）的信道知识图（CKM）推断是实现高效环境感知通信的关键。本文提出了一种基于生成扩散模型的环境感知跨基站 CKM 推断方法，称为 BS-1-to-N。为此，我们首先设计了专为跨基站 CKM 推断定制的基站位置嵌入（BSLE）方法，将基站位置信息嵌入 CKM 的特征向量中。此外，我们为所提出的 BS-1-to-N 模型利用交叉和自注意力机制，分别学习源基站与目标基站之间以及目标基站之间的关系。因此，给定源基站和目标基站的位置以及作为控制条件的源 CKM，即可对任意数量的源基站和目标基站执行跨基站 CKM 推断。具体而言，在无蜂窝网络等具有大量分布式节点的架构中，依次遍历每个基站以构建 CKM 的传统方法成本过高。相比之下，所提出的 BS-1-to-N 模型能够基于源基站的 CKM，在任意潜在位置实现目标基站的高效 CKM 推断。这是通过利用以下事实实现的：在给定区域内，不同基站共享相同的无线环境，从而产生各自的 CKM。因此，类似于多视图合成，不同基站的 CKM 是同一无线环境在不同基站位置的表示。通过基于无线环境挖掘 CKM 与基站位置之间的隐式相关性，所提出的 BS-1-to-N 方法实现了跨基站的高效 CKM 推断。我们对所提出的 BS-1-to-N 生成模型与基准方案之间的 CKM 推断进行了广泛比较，并提供了一个用例研究，以展示其在基站部署优化中的实际应用。
引用
@article{arxiv.2507.23236,
title = {BS-1-to-N: Diffusion-Based Environment-Aware Cross-BS Channel Knowledge Map Generation for Cell-Free Networks},
author = {Zhuoyin Dai and Di Wu and Yong Zeng and Xiaoli Xu and Xinyi Wang and Zesong Fei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.23236},
year = {2025}
}