感知辅助的复杂无线环境下的信道预测：一种LLM方法
信号处理
2025-05-15 v1
摘要
本文研究在真实复杂无线环境中进行的多天线正交频分复用(OFDM)系统的感知辅助信道预测。在该系统中，集成感知和通信(ISAC)发射器利用单站感知能力来促进其双站通信信道的预测，利用感知和通信信道共享包含相同散射体的物理环境这一事实。具体而言，我们提出一种 novel大型语言模型(LLM)方法，该方法将预训练的文本基LLM适用于处理复杂矩阵形式的信道状态信息(CSI)数据。该方法利用LLM捕捉多路径感知和通信信道之间复杂时空关系，从而基于历史通信和感知CSI数据有效预测即将到来的通信CSI。实验结果表明，所提出的LLM方法显著优于传统深度学习方法和没有感知辅助的基准方案。
引用
@article{arxiv.2505.09141,
title = {Sensing-Assisted Channel Prediction in Complex Wireless Environments: An LLM-Based Approach},
author = {Junjie He and Zixiang Ren and Jianping Yao and Han Hu and Tony Xiao Han and Jie Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.09141},
year = {2025}
}