論文の概要: Diffusion Models for Future Networks and Communications: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01586v1
- Date: Sun, 03 Aug 2025 04:59:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.953473
- Title: Diffusion Models for Future Networks and Communications: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 未来のネットワークとコミュニケーションのための拡散モデル:包括的調査
- Authors: Nguyen Cong Luong, Nguyen Duc Hai, Duc Van Le, Huy T. Nguyen, Thai-Hoc Vu, Thien Huynh-The, Ruichen Zhang, Nguyen Duc Duy Anh, Dusit Niyato, Marco Di Renzo, Dong In Kim, Quoc-Viet Pham,
- Abstract要約: 近年のGenerative AI(GenAI)の台頭は、無線通信やネットワークの変革的進歩を触媒している。
GenAIファミリーの中では、拡散モデル(DM)が強力な選択肢として注目されている。
我々は,将来の通信システムにおけるDMの理論的基礎と実践的応用の包括的概要を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.97057929688499
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rise of Generative AI (GenAI) in recent years has catalyzed transformative advances in wireless communications and networks. Among the members of the GenAI family, Diffusion Models (DMs) have risen to prominence as a powerful option, capable of handling complex, high-dimensional data distribution, as well as consistent, noise-robust performance. In this survey, we aim to provide a comprehensive overview of the theoretical foundations and practical applications of DMs across future communication systems. We first provide an extensive tutorial of DMs and demonstrate how they can be applied to enhance optimizers, reinforcement learning and incentive mechanisms, which are popular approaches for problems in wireless networks. Then, we review and discuss the DM-based methods proposed for emerging issues in future networks and communications, including channel modeling and estimation, signal detection and data reconstruction, integrated sensing and communication, resource management in edge computing networks, semantic communications and other notable issues. We conclude the survey with highlighting technical limitations of DMs and their applications, as well as discussing future research directions.
- Abstract（参考訳）: 近年のGenerative AI(GenAI)の台頭は、無線通信やネットワークの変革的進歩を触媒している。
GenAIファミリーのメンバーのうち、拡散モデル(DM)は、複雑な高次元データ分散を処理し、一貫したノイズロス性能を処理できる強力な選択肢として注目されている。
本稿では,将来の通信システムにおけるDMの理論的基礎と実用化について概観する。
まず、DMの広範なチュートリアルを提供し、無線ネットワークにおける問題に対する一般的なアプローチである最適化、強化学習、インセンティブメカニズムの強化にどのように適用できるかを実証する。
そこで我々は,将来のネットワークや通信において,チャネルモデリングと推定,信号検出とデータ再構成,統合されたセンシングと通信,エッジコンピューティングネットワークにおけるリソース管理,セマンティック通信など,DMベースの手法を提案する。
本調査は,DMとその応用の技術的限界を強調した上で,今後の研究方向性について論じる。
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