数字孪生信道辅助CSI预测：基于环境的子空间提取方法实现低开销高鲁棒性
信号处理
2025-09-09 v2
摘要
为满足第六代（6G）移动通信系统在复杂场景下的稳健高速通信需求，基于感知和人工智能的数字孪生信道（DTC）技术成为减少系统开销的有前景方法。本文提出一种基于环境特定子空间基（ECB）的部分到全信道状态信息（CSI）预测方法（ECB-P2WCP），实现DTC启用低开销信道预测。具体而言，本文引入一种无线环境知识（WEK）构建方法，通过子空间提取从数字孪生环境中提取ECB。该ECB刻画了电磁环境的静态统计特性，作为预测任务的环境先验信息。随后，我们将ECB与实时估计的本地CSI融合，用于预测当前及未来时间实例的整个空间频域信道。因此，设计了基于ECB的部分到全CSI预测网络（ECB-P2WNet），实现各种复杂场景下的稳健信道预测方案。仿真结果表明，在低信噪比和低探测器比例条件下，纳入ECB显著提升性能，探测器开销可降低最高50%。此外，所提方法对多用户干扰具有鲁棒性，容忍3米定位误差仅导致0.5 dB的均方误差增加，并能在1.3毫秒内预测下一个信道一致时间的CSI。
引用
@article{arxiv.2508.05142,
title = {Digital Twin Channel-Aided CSI Prediction: An Environment-Based Subspace Extraction Approach for Achieving Low Overhead and High Robustness},
author = {Yichen Cai and Jianhua Zhang and Li Yu and Zhen Zhang and Yuxiang Zhang and Lianzheng Shi and Yuelong Qiu and Yong Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.05142},
year = {2025}
}