《Digital Communications and Networks》：Large language model empowered next-generation MIMO networks: fundamentals, challenges, and visions
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本文系统探讨了大型语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术融合形成的生成式AI代理（Generative AI Agent）框架，如何赋能下一代多输入多输出（MIMO）网络（特别是极大规模MIMO，即XL-MIMO）的设计与分析。文章概述了XL-MIMO在性能分析、信号处理和资源分配方面的基础与挑战，并通过案例研究展示了生成式AI代理在提升问题建模效率、减少设计错误方面的优势，为6G及未来无线通信网络的智能化发展提供了新视角。
下一代MIMO网络概述
下一代多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）技术，特别是极大规模MIMO（Extremely Large-Scale MIMO, XL-MIMO），被视为第六代（6G）及未来无线通信网络的关键使能技术。与传统大规模MIMO（Massive MIMO, mMIMO）相比，XL-MIMO的天线数量从几百激增至数千甚至上万，并部署在极其紧凑的空间内。这一量级的变化带来了根本性的特征转变，即从远场平面波特性转向近场球面波特性。这种转变使得基于远场假设的传统MIMO性能分析框架和信号处理方案不再完全适用，为下一代MIMO网络的分析与设计带来了前所未有的挑战。这些挑战主要体现在复杂的系统配置、多样化的通信场景以及由此产生的难以处理的优化问题上，无论对于初入该领域的研究者还是经验丰富的专家都构成了显著障碍。
生成式AI代理框架
为应对上述挑战，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）技术，特别是大型语言模型（Large Language Model, LLM）与检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的结合，催生了生成式AI代理这一新兴概念。生成式AI代理能够利用特定领域的外部知识库（如学术论文、数据集），生成高度定制化和专业化的内容。其核心特征包括自适应学习与定制能力，以及卓越的可扩展性和灵活性。该框架的主要优势在于：增强下一代MIMO网络设计问题的建模能力，通过分析海量数据和已有研究成果，帮助研究者更全面、准确地定义优化变量、目标和约束；提高设计效率，缩短从问题构思到方案形成的时间；以及减少建模错误，通过参考已验证的数据库，降低因忽略关键建模特征而导致的分析偏差。
赋能性能分析
在性能分析方面，XL-MIMO面临复杂场景分析和多样化集成场景（如集成感知与通信ISAC、空天地一体化网络SAGINs、无线能量传输WET）的挑战。生成式AI代理可以协助研究者捕捉特定场景的基本特征，推荐合适的性能评估指标（如有效自由度EDoF、误码率BER、符号错误率SER、信干噪比SINR、克拉美-罗界CRB），并提供详细的工作流程和建模约束建议。例如，在分析非平行收发信机场景对容量的影响时，代理能提示关键的传输距离约束，避免产生不切实际或误导性的结果。案例研究表明，通过代理辅助的问题建模，可以清晰地揭示当收发端阵列平行（旋转角θ = 0°）时，系统容量达到最大。
赋能信号处理
下一代MIMO的信号处理（如信道估计、波束成形、波束码本设计）需适应近场球面波信道特性，并满足各种设计要求和解决复杂的优化问题。生成式AI代理能够根据具体的MIMO配置和场景描述，辅助构建定制化的设计问题，并将其转化为更易处理的形式。代理可以分析优化问题的特点，提供潜在的简化模式或近似方法，例如在波束成形设计中平衡速率最大化、误差最小化、能效最大化等多个目标，并考虑数字与模拟预编码/合并方案等变量在不同场景（如多用户、ISAC、无人机通信）下的权衡。
赋能资源分配
资源分配策略（涉及功率、导频、天线等资源）需要满足实际的定制化用户需求，并处理与其他设计（如波束成形）之间错综复杂的相互关系。生成式AI代理能够基于用户的特定需求，定制资源分配问题的优化目标、设计变量和约束条件（特别是资源限制，如有限的带宽或导频资源）。通过深入分析资源变量与其他设计变量之间的相互作用，代理可以提供详细的联合设计工作流程，并对不同设计目标之间的权衡关系给出评论，从而推动实现既理论严谨又实际可行的解决方案。
案例研究启示
文中展示的两个案例凸显了生成式AI代理的实际价值。在非平行收发信机场景的容量最大化研究中，代理帮助明确了避免收发平面相交的距离约束，确保了分析的合理性，并得出结论：平行配置能实现最大容量。在探究不同矩形形状收发端对有效自由度（EDoF）影响的研究中，代理指导研究者固定天线数量和阵列面积，通过调整形状比例α进行仿真，结果发现正方形（α = 1）阵列能获得最大的EDoF。这些案例表明，生成式AI代理能有效梳理研究思路，提供关键建模见解，显著提升研究过程的效率和深度。
未来研究方向
展望未来，多个方向值得深入探索。可解释人工智能（Explainable AI, XAI）对于增强LLM决策过程的透明度、安全性和可信度至关重要，有助于优化网络功能。具备持久记忆能力的生成式AI代理能够随着时间推移自适应地学习研究者的偏好，提供更具针对性的辅助。此外，将生成式AI代理的输出与数字孪生（Digital Twins）技术相结合，可以为理论创新提供强大的虚拟验证平台，加速下一代MIMO技术从理论到实际应用的转化。
结论
生成式AI代理为应对下一代MIMO网络，特别是XL-MIMO，在性能分析、信号处理和资源分配方面面临的严峻挑战提供了强有力的新范式。通过整合LLM的生成能力与RAG的专业知识检索能力，该框架能显著提升问题建模的全面性和准确性，提高设计效率，并降低错误风险。案例研究证实了其在处理复杂配置场景时的有效性。随着可解释性、持久记忆和数字孪生等技术的进一步发展，生成式AI代理有望在6G及未来无线通信网络的智能化设计与优化中发挥更为关键的作用。
