解析球面波前复杂性：通过生成对抗网络实现近场通信的新信道估计范式

《IEEE Network》：Unraveling Spherical Wavefront Complexities: A New Channel Estimation Paradigm for Near-Field Communications via Generative Adversarial Networks

本文针对近场通信（NFC）中高维参数空间和非线性电磁失真的挑战，提出基于生成对抗网络（GAN）的ReRpGAN模型，通过智能电磁建模提升信道估计的稳定性和精度，实验验证其优于传统方法，并指明未来研究方向。

　　

摘要：

近场通信（NFC）通过利用高度聚焦的能量束，实现了前所未有的空间复用效率和厘米级的定位精度。然而，其独特的电磁特性——包括高维参数空间以及球面波前相互作用引起的非线性失真——给精确的信道估计带来了重大挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的新型信道估计方法，该方法在复杂电磁行为的非线性建模方面表现出色。具体而言，我们设计了一个集成网络架构和先进生成式人工智能的NFC框架，以实现稳健的信道估计。通过一个案例研究，我们介绍了规则化相对论配对GAN（ReRpGAN），该模型显著提升了NFC信道估计的稳定性和精度。实验结果证明了我们方法相较于传统方法的优越性。这项工作不仅推动了GAN在NFC信道估计中的应用，还为下一代NFC系统中生成式AI的发展指明了关键的研究方向。

引言

第六代（6G）无线技术的加速发展正在催生从人工智能驱动的物联网和智能制造到自动驾驶等变革性应用，这些应用对通信系统提出了普遍的高吞吐量、超低延迟和大规模连接性的要求[1]。为了满足这些需求，下一代网络必须利用毫米波/太赫兹频谱和超大规模MIMO架构，这不可避免地将近场通信（NFC）从概念阶段推向了主流应用。这一根本性的转变使NFC成为未来无线基础设施的关键推动者，其独特的波束聚焦能力将开启前所未有的性能边界[2]。