面向集成感知与通信的生成式AI：来自物理层的洞察
信号处理
2023-10-31 v2
摘要
随着生成式人工智能(GAI)模型的持续演进，其生成能力不断增强，并广泛运用于内容生成。除此之外，GAI在数据建模与分析方面同样表现出色，惠及无线通信系统。在本文中，我们研究GAI在物理层的应用，并分析其对集成感知与通信(ISAC)系统的支撑作用。具体而言，我们首先概述GAI与ISAC，触及GAI对ISAC多层的潜在支撑。随后聚焦于物理层，从信道估计等多个视角深入探究GAI的应用，并展示这些GAI增强的物理层技术对ISAC系统的价值。在案例研究中，所提出的基于扩散模型的方法在近场条件下、天线间距超过半波长时，基于均匀线性阵列有效估计了信号到达方向。其均方误差为1.03度，证实了GAI对近场感知与通信物理层的支撑。
引用
@article{arxiv.2310.01036,
title = {Generative AI for Integrated Sensing and Communication: Insights from the Physical Layer Perspective},
author = {Jiacheng Wang and Hongyang Du and Dusit Niyato and Jiawen Kang and Shuguang Cui and Xuemin Shen and Ping Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.01036},
year = {2023}
}