論文の概要: Spatial Channel State Information Prediction with Generative AI: Towards
Holographic Communication and Digital Radio Twin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08023v1
- Date: Tue, 16 Jan 2024 00:29:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 15:37:40.929312
- Title: Spatial Channel State Information Prediction with Generative AI: Towards
Holographic Communication and Digital Radio Twin
- Title（参考訳）: 生成AIを用いた空間チャネル状態情報予測 : ホログラフィ通信とディジタルラジオツインを目指して
- Authors: Lihao Zhang, Haijian Sun, Yong Zeng, Rose Qingyang Hu
- Abstract要約: 6Gは、最先端の無線技術によって、より高速で信頼性の高いワイヤレス接続を提供する。
従来の管理手法は主にリアクティブで、ユーザからのフィードバックに基づいて動的無線チャネルに適応する。
ハードウェアとニューラルネットワークの進歩により、正確な環境情報を用いてそのような空間CSIを予測することができる。
我々は,デジタルワールドと電波に対する決定論的制御の両方の利点を生かした,新たな枠組みであるディジタルラジオツインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.09171064957228
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As 5G technology becomes increasingly established, the anticipation for 6G is
growing, which promises to deliver faster and more reliable wireless
connections via cutting-edge radio technologies. However, efficient management
method of the large-scale antenna arrays deployed by those radio technologies
is crucial. Traditional management methods are mainly reactive, usually based
on feedback from users to adapt to the dynamic wireless channel. However, a
more promising approach lies in the prediction of spatial channel state
information (spatial-CSI), which is an all-inclusive channel characterization
and consists of all the feasible line-of-sight (LoS) and non-line-of-sight
(NLoS) paths between the transmitter (Tx) and receiver (Rx), with the
three-dimension (3D) trajectory, attenuation, phase shift, delay, and
polarization of each path. Advances in hardware and neural networks make it
possible to predict such spatial-CSI using precise environmental information,
and further look into the possibility of holographic communication, which
implies complete control over every aspect of the radio waves emitted. Based on
the integration of holographic communication and digital twin, we proposed a
new framework, digital radio twin, which takes advantages from both the digital
world and deterministic control over radio waves, supporting a wide range of
high-level applications. As a preliminary attempt towards this visionary
direction, in this paper, we explore the use of generative artificial
intelligence (AI) to pinpoint the valid paths in a given environment,
demonstrating promising results, and highlighting the potential of this
approach in driving forward the evolution of 6G wireless communication
technologies.
- Abstract（参考訳）: 5G技術が定着するにつれて、最先端の無線技術を通じてより高速で信頼性の高い無線接続を提供する6Gの期待が高まっている。
しかし、これらの無線技術が展開する大規模アンテナアレイの効率的な管理方法が重要である。
従来の管理手法は主にリアクティブで、ユーザからのフィードバックに基づいて動的無線チャネルに適応する。
しかし、より有望なアプローチは空間チャネル状態情報(spatial-CSI)の予測であり、これは全包括的なチャネル特性であり、送信機(Tx)と受信機(Rx)の間の全可視線(LoS)と非可視線(NLoS)の経路で構成され、各経路の3次元軌道、減衰、位相シフト、遅延、偏光である。
ハードウェアやニューラルネットワークの進歩により、正確な環境情報を用いてそのような空間CSIを予測することができ、また、放射される電波のあらゆる側面を完全に制御するホログラフィック通信の可能性についても検討することができる。
ホログラフィック通信とデジタルツインの統合に基づき,デジタルワールドと電波に対する決定論的制御の両方の利点を生かし,広範囲の高レベルアプリケーションをサポートする新たな枠組みであるディジタルラジオツインを提案した。
このビジョン指向に向けた予備的な試みとして、本稿では、生成人工知能(AI)を用いて、所定の環境における有効な経路を特定し、有望な結果を示すとともに、6G無線通信技術の進化を推し進める上でのこのアプローチの可能性を明らかにする。
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