論文の概要: Generative AI for Physical Layer Communications: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05594v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 15:20:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 20:02:45.381613
• Title: Generative AI for Physical Layer Communications: A Survey
• Title（参考訳）: 物理層コミュニケーションのための生成型ai:調査
• Authors: Nguyen Van Huynh, Jiacheng Wang, Hongyang Du, Dinh Thai Hoang, Dusit Niyato, Diep N. Nguyen, Dong In Kim, and Khaled B. Letaief
• Abstract要約: 生成人工知能(GAI)は、デジタルコンテンツ生産の効率を高める可能性がある。 複雑なデータ分散を分析するGAIの能力は、無線通信にとって大きな可能性を秘めている。 本稿では、信号分類、チャネル推定、等化といった従来の問題から、インテリジェントな反射面やジョイントソースチャネル符号化といった新たなトピックまで、GAIの物理層での通信への応用に関する包括的な調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.61956357178295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent evolution of generative artificial intelligence (GAI) leads to the emergence of groundbreaking applications such as ChatGPT, which not only enhances the efficiency of digital content production, such as text, audio, video, or even network traffic data, but also enriches its diversity. Beyond digital content creation, GAI's capability in analyzing complex data distributions offers great potential for wireless communications, particularly amidst a rapid expansion of new physical layer communication technologies. For example, the diffusion model can learn input signal distributions and use them to improve the channel estimation accuracy, while the variational autoencoder can model channel distribution and infer latent variables for blind channel equalization. Therefore, this paper presents a comprehensive investigation of GAI's applications for communications at the physical layer, ranging from traditional issues, including signal classification, channel estimation, and equalization, to emerging topics, such as intelligent reflecting surfaces and joint source channel coding. We also compare GAI-enabled physical layer communications with those supported by traditional AI, highlighting GAI's inherent capabilities and unique contributions in these areas. Finally, the paper discusses open issues and proposes several future research directions, laying a foundation for further exploration and advancement of GAI in physical layer communications.
• Abstract（参考訳）: 最近の生成型人工知能(gai)の進化は、chatgptのような画期的なアプリケーションを生み出し、テキスト、オーディオ、ビデオ、さらにはネットワークトラフィックデータといったデジタルコンテンツ生成の効率を高めるだけでなく、その多様性も強化している。 デジタルコンテンツ作成以外にも、複雑なデータ配信を分析するGAIの能力は、特に新しい物理層通信技術の急速な拡大の中で、無線通信に大きな可能性をもたらす。 例えば、拡散モデルは入力信号分布を学習し、チャネル推定精度を向上させるのに使うことができるが、変分オートエンコーダはチャネル分布をモデル化し、ブラインドチャネル等化の潜在変数を推定することができる。 そこで本稿では,信号分類,チャネル推定,等化といった従来の問題から,インテリジェント反射面やジョイント・ソース・チャネル符号化といった新たな話題まで,物理層におけるgaiの通信応用に関する包括的考察を行う。 また、GAI対応物理層通信と従来のAIがサポートしているものを比較し、これらの領域におけるGAI固有の能力とユニークな貢献を強調します。 最後に,オープンな課題について論じ,物理層通信におけるgaiのさらなる探索と発展のための基礎となる,今後の研究の方向性を提案する。

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