适用于6G网络化智能系统的多模态智能信道建模框架

《IEEE Wireless Communications》：Multi-Modal Intelligent Channel Modeling Framework for 6G-Enabled Networked Intelligent Systems

针对6G网络智能系统传统信道建模的局限性，本文提出基于多模态传感与AI融合的智能建模框架（MMICM），通过人工感官（SoM）探索物理环境与电磁通道的映射关系，涵盖大尺度和小尺度信道特性，并分析其架构、关键技术及系统应用。

　　

摘要：

第六代（6G）网络化智能系统的设计和技术开发需要一个精确的实时信道模型作为基础。然而，由于6G网络化智能系统的新需求，传统的信道建模方法面临着许多限制。幸运的是，智能代理上配备的多模态传感器为这一领域带来了新的机遇，即可以利用人工智能（AI）技术研究通信与多模态感知之间的智能集成和互利机制。在这种情况下，可以通过“机器联觉”（Synesthesia of Machines, SoM）来探索物理环境与电磁信道之间的映射关系。本文提出了一种用于6G网络化智能系统的新型多模态智能信道建模（MMICM）框架，该框架建立了多模态感知与信道特性之间的非线性关系，涵盖了大规模和小规模的信道特性。文章详细阐述了所提出的智能建模框架的架构和特点，并分析了其中涉及的关键技术。最后，还概述了该框架在系统应用中的潜力及未来的研究方向。