ChannelGPT：用于 6G 环境智能的数字孪生信道生成的大模型
信号处理
2024-10-18 v1
摘要
6G 旨在提供多模态感知、普适智能、全球覆盖等功能，这给网络设计和优化提出了极其复杂和新的挑战。作为 6G 的核心组成部分，无线信道是载体和使能者，为兴旺技术和新服务提供支持，本质上决定了最终系统性能。然而，如何准确有效地描述和利用无线信道的复杂且高动态特性仍面临重大挑战。为此，数字孪生被视为一种强大的技术，用于将物理实体迁移到虚拟和计算世界。本文提出了一种基于环境智能（EI）驱动的数字孪生信道生成器（ChannelGPT），以实现 6G 网络的普适智能范式。EI 是一种迭代和交互式的程序，通过在线环境适应性来提升系统性能。首先，ChannelGPT 能够利用所搭载的感知能力从无线信道及其相应物理环境中获取多模态数据。随后，基于微调的大模型，ChannelGPT 可以根据每个任务要求生成多场景信道参数、关联地图信息和无线知识。进一步地，随着在线多维信道和环境信息的支持，网络实体将为每个 6G 系统层做出准确且即时的决策。实际中，我们还建立了一个 ChannelGPT 原型，用于生成各种场景的高保真信道数据，以验证其基于环境智能的准确性和泛化能力。
引用
@article{arxiv.2410.13379,
title = {ChannelGPT: A Large Model to Generate Digital Twin Channel for 6G Environment Intelligence},
author = {Li Yu and Lianzheng Shi and Jianhua Zhang and Jialin Wang and Zhen Zhang and Yuxiang Zhang and Guangyi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.13379},
year = {2024}
}