基于生成式人工智能的无线通信技术，用于构建稳健的低空经济网络

《IEEE Transactions on Wireless Communications》：Generative AI-Enabled Wireless Communications for Robust Low-Altitude Economy Networking

低空经济网络（LAENets）因控制机制复杂和动态环境易受安全威胁，其可靠性优化面临挑战。本文提出基于生成式AI的优化框架，系统分析LAENets可靠性需求及无线物理层QoS指标，设计混合专家-Transformer架构，在波束成形鲁棒性案例中实现15%以上的性能提升。

　　

摘要：

低空经济网络（LAENets）已成为社会活动的重要推动者，提供诸如包裹运输、食品杂货配送和医疗物资运输等低空服务。由于其控制机制和不断变化的运营因素，LAENets本质上比传统的地面网络更为复杂，也更容易受到安全威胁。随着LAENets应用的持续扩展，这些系统的鲁棒性变得至关重要。在本文中，我们提出了一个基于生成式人工智能（GenAI）的优化框架，以应对LAENets中的鲁棒性挑战。我们对LAENets的鲁棒性要求进行了系统分析，并从无线物理层的角度全面回顾了鲁棒服务质量（QoS）指标。随后，我们研究了现有的基于GenAI的鲁棒性增强方法。这促使我们提出了一个新型的基于扩散的优化框架，该框架结合了专家混合（MoE）和变换器演员网络（Transformer Actor Network）。在鲁棒波束成形案例研究中，所提出的框架在不确定性条件下优化了波束成形，与四个学习基线相比，在最坏情况下实现了超过15%的保密率提升。这些发现凸显了GenAI在增强LAENets鲁棒性方面的巨大潜力。

引言

最近，无线通信和制造技术的进步推动了无人机及其他空中设备的发展，极大地扩展了它们在低空空域的应用范围。得益于这些技术，低空经济（LAE）作为一个重要领域应运而生，专注于低空空域（定义为海拔高度不超过1000米）内的社会机遇。LAE旨在利用低空飞行设备开展各种社会活动，包括空中交通管理、运输和监控，从而构建低空经济网络（LAENets）。这些网络通过提供通信、计算、存储和感知等基本服务，发挥着越来越重要的作用[1]。根据中国民用航空管理局的数据，2023年中国低空空域经济的价值超过了5000亿元人民币，预计到2035年将达到3.5万亿元。1

https://www.swissre.com/institute/research/topics-and-risk-dialogues/china/insuring-low-altitude-airspace-economy-china.html

此外，美国联邦航空管理局计划在2024年前完成空中出租车的培训与认证规则制定。知名研究机构Mordor Intelligence预测，到2029年，城市空中出行市场的规模将达到约40.4亿美元，显示出其巨大的社会潜力。2

https://www.moomoo.com/news/post/44869062/faa-finalized-key-rules-usa-s-low-altitude-economy-leader