多模态智能信道建模：通过机器联觉的新建模范式
信号处理
2024-11-07 v1
摘要
在未来的第六代（6G）时代，为了支持智能体的精确定位感知和高效通信链路建立，对周围环境的全面理解和恰当的信道建模是不可或缺的。现有方法仅利用射频（RF）通信信息，难以实现精确的信道建模。幸运的是，多模态设备已部署在智能体上以获取环境特征，这可以进一步辅助信道建模。目前，一些研究努力已致力于利用多模态信息来促进信道建模，但仍缺乏全面的综述。为填补这一空白，我们开展了一项初步工作，旨在通过机器联觉（Synesthesia of Machines, SoM）综述多模态智能信道建模（MMICM）。与仅利用 RF 通信信息的信道建模方法相比，多模态信息的利用可以提供对收发器周围传播环境更深入的洞察，从而实现更精确的信道建模。首先，本文从信道建模演化的角度介绍了现有的信道建模方法。然后，我们详细阐述并研究了通过刻画数学、空间、耦合和映射关系来捕捉典型信道特征和特性的最新进展，即信道非平稳性和一致性。此外，总结了可由 MMICM 支持的应用。为了验证通过 SoM 的 MMICM 的优越性，我们给出了仿真结果和分析。最后，从测量、建模和应用的角度概述了 MMICM 的一些开放问题和潜在方向。
引用
@article{arxiv.2411.03711,
title = {Multi-Modal Intelligent Channel Modeling: A New Modeling Paradigm via Synesthesia of Machines},
author = {Lu Bai and Ziwei Huang and Mingran Sun and Xiang Cheng and Lizhen Cui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.03711},
year = {2024}
}