論文の概要: Diffusion Models for Wireless Transceivers: From Pilot-Efficient Channel Estimation to AI-Native 6G Receivers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24495v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 15:10:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 17:50:20.192105
• Title: Diffusion Models for Wireless Transceivers: From Pilot-Efficient Channel Estimation to AI-Native 6G Receivers
• Title（参考訳）: 無線送受信機の拡散モデル:パイロット効率の高いチャネル推定からAI-Native 6G受信機まで
• Authors: Yuzhi Yang, Sen Yan, Weijie Zhou, Brahim Mefgouda, Ridong Li, Zhaoyang Zhang, Mérouane Debbah,
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)のような生成AI手法は、粗い初期推定を効率的に扱うことができる。 本稿では,DMに基づくOFDMシステムのトランシーバ設計について述べる。 また、さらに適応したDMを無線受信機の性能を向上させるための概念実証ケーススタディも提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.91630701597504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the development of artificial intelligence (AI) techniques, implementing AI-based techniques to improve wireless transceivers becomes an emerging research topic. Within this context, AI-based channel characterization and estimation become the focus since these methods have not been solved by traditional methods very well and have become the bottleneck of transceiver efficiency in large-scale orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. Specifically, by formulating channel estimation as a generative AI problem, generative AI methods such as diffusion models (DMs) can efficiently deal with rough initial estimations and have great potential to cooperate with traditional signal processing methods. This paper focuses on the transceiver design of OFDM systems based on DMs, provides an illustration of the potential of DMs in wireless transceivers, and points out the related research directions brought by DMs. We also provide a proof-of-concept case study of further adapting DMs for better wireless receiver performance.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)技術の開発により、無線トランシーバを改善するためのAIベースの技術の実装が、新たな研究トピックとなっている。 この文脈の中では、これらの手法は従来の手法ではうまく解決されておらず、大規模な直交周波数分割多重化(OFDM)システムにおいてトランシーバ効率のボトルネックとなっているため、AIに基づくチャネルの特性評価と推定が焦点となっている。 具体的には、チャネル推定を生成AI問題として定式化することにより、拡散モデル(DM)のような生成AI手法は、粗い初期推定を効率的に扱うことができ、従来の信号処理手法と協調する大きな可能性を秘めている。 本稿では、DMに基づくOFDMシステムのトランシーバ設計に焦点をあて、無線トランシーバにおけるDMの可能性の図示を提供し、DMがもたらす研究の方向性を指摘する。 また、さらに適応したDMを無線受信機の性能を向上させるための概念実証ケーススタディも提供する。

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