联合感知、通信与人工智能：太赫兹用户弹性体验的三位一体
网络与互联网体系结构
2023-05-02 v1 信息论
机器学习
math.IT
摘要
本文提出了一种新颖的联合感知、通信与人工智能（AI）框架，以优化太赫兹（THz）无线系统上的扩展现实（XR）体验。所提框架由三个主要部分组成。首先，提出一种张量分解框架，通过利用 THz 信道的稀疏性来提取 XR 用户及其环境的独特感知参数。本质上，利用了 THz 频段的准光学特性，并从上行链路通信信号中提取感知参数，从而允许通信与感知功能使用相同的波形、频谱和硬件。随后，推导了 Cramer-Rao 下界以评估所估计感知参数的精度。其次，提出了一种与非对抗式 transformer 集成的非自回归多分辨率生成式人工智能（AI）框架，用于预测缺失和未来的感知信息。所提框架提供了鲁棒且全面的历史感知信息以及对未来环境变化的预期预测，可泛化至已知和未知用户行为及环境条件的波动。第三，开发了一种多智能体深度循环迟滞 Q 神经网络，用于控制可重构智能表面（RIS）子阵列的切换策略，利用感知信息的丰富性来最小化切换成本、最大化个人体验质量（QoPEs）并提升 THz 链路的鲁棒性与弹性。仿真结果表明，所提出的无监督生成式 AI 框架对用户行为和速度的波动具有高度泛化能力，与具有已知信道状态信息的方案相比，瞬时可靠性提高了 61%。
引用
@article{arxiv.2305.00135,
title = {Joint Sensing, Communication, and AI: A Trifecta for Resilient THz User Experiences},
author = {Christina Chaccour and Walid Saad and Merouane Debbah and H. Vincent Poor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.00135},
year = {2023}
}