CoDiPhy：应用于无线通信系统物理层的去噪扩散模型通用框架
信号处理
2025-03-14 v1
摘要
生成模型，包括去噪扩散模型（DM），因其在学习复杂数据分布方面的能力而在无线应用中受到关注。本文提出 CoDiPhy，一个利用条件去噪扩散模型解决广泛无线物理层问题的新框架。使用 DM 的关键挑战在于需要假设或近似高斯信号模型。CoDiPhy 通过引入条件编码器作为引导机制，将问题观测映射到潜在空间，从而消除高斯约束。通过结合条件编码、时间嵌入层和基于 U-Net 的主神经网络，CoDiPhy 引入了一种噪声预测神经网络，取代了 DM 中的传统方法。这一适配使 CoDiPhy 能够作为检测、估计和预失真任务的有效解决方案。通过两个案例研究展示了 CoDiPhy 的适应性：用于检测的 OFDM 接收机和用于估计的相位噪声补偿。在两种情况下，CoDiPhy 均以显著优势超越了传统方法。
引用
@article{arxiv.2503.10297,
title = {CoDiPhy: A General Framework for Applying Denoising Diffusion Models to the Physical Layer of Wireless Communication Systems},
author = {Peyman Neshaastegaran and Ming Jian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.10297},
year = {2025}
}