論文の概要: GDM4MMIMO: Generative Diffusion Models for Massive MIMO Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18281v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 08:42:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:51:30.587887
• Title: GDM4MMIMO: Generative Diffusion Models for Massive MIMO Communications
• Title（参考訳）: GDM4MMIMO:大量MIMO通信のための生成拡散モデル
• Authors: Zhenzhou Jin, Li You, Huibin Zhou, Yuanshuo Wang, Xiaofeng Liu, Xinrui Gong, Xiqi Gao, Derrick Wing Kwan Ng, Xiang-Gen Xia,
• Abstract要約: 生成拡散モデル (generative diffusion model, GDM) は、生成モデルの最先端のファミリーの一つである。 GDMは、暗黙の事前知識と堅牢な一般化能力を学ぶ能力を示す。 ケーススタディは、GDMが有望な、効率的な超次元チャネルステートメント情報取得を促進する可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.56610953012228
• License:
• Abstract: Massive multiple-input multiple-output (MIMO) offers significant advantages in spectral and energy efficiencies, positioning it as a cornerstone technology of fifth-generation (5G) wireless communication systems and a promising solution for the burgeoning data demands anticipated in sixth-generation (6G) networks. In recent years, with the continuous advancement of artificial intelligence (AI), a multitude of task-oriented generative foundation models (GFMs) have emerged, achieving remarkable performance in various fields such as computer vision (CV), natural language processing (NLP), and autonomous driving. As a pioneering force, these models are driving the paradigm shift in AI towards generative AI (GenAI). Among them, the generative diffusion model (GDM), as one of state-of-the-art families of generative models, demonstrates an exceptional capability to learn implicit prior knowledge and robust generalization capabilities, thereby enhancing its versatility and effectiveness across diverse applications. In this paper, we delve into the potential applications of GDM in massive MIMO communications. Specifically, we first provide an overview of massive MIMO communication, the framework of GFMs, and the working mechanism of GDM. Following this, we discuss recent research advancements in the field and present a case study of near-field channel estimation based on GDM, demonstrating its promising potential for facilitating efficient ultra-dimensional channel statement information (CSI) acquisition in the context of massive MIMO communications. Finally, we highlight several pressing challenges in future mobile communications and identify promising research directions surrounding GDM.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチインプット多重出力(MIMO)は、スペクトルとエネルギー効率において大きな利点をもたらし、第5世代(5G)無線通信システムの基盤技術として位置づけられ、第6世代(6G)ネットワークで期待される急成長するデータに対する有望な解決策である。 近年、人工知能(AI)の継続的な進歩に伴い、コンピュータビジョン(CV)、自然言語処理(NLP)、自律運転などの様々な分野において、タスク指向生成基盤モデル(GFM)が多数出現している。 先駆的な力として、これらのモデルは、生成AI(GenAI)へのAIのパラダイムシフトを推進している。 これらのうち、生成拡散モデル(GDM)は、生成モデルの最先端のファミリーの一つであり、暗黙の事前知識と堅牢な一般化能力を学習し、多種多様なアプリケーションにまたがってその汎用性と有効性を向上する特有な能力を示す。 本稿では,大規模MIMO通信におけるGDMの適用可能性について検討する。 具体的には、まず、大規模MIMO通信の概要、GFMの枠組み、およびGDMの動作機構について述べる。 次に、近年の分野における研究の進展について論じ、GDMに基づく近距離チャネル推定の事例研究を行い、MIMO通信における効率的な超次元チャネルステートメント情報(CSI)取得を促進する可能性を示す。 最後に、今後のモバイル通信におけるいくつかの課題を強調し、GDMを取り巻く有望な研究方向を特定する。

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