电气工程与系统科学 > 信号处理
[提交于 2025年7月18日
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标题: 面向通道基础模型(CFMs):动机、方法和机遇
标题: Towards channel foundation models (CFMs): Motivations, methodologies and opportunities
摘要: 人工智能(AI)已成为下一代无线通信系统的关键推动者。 然而,传统的基于AI的模型面临诸多限制,例如对标注数据的高度依赖、泛化能力有限以及任务特定设计。 为解决这些挑战,本文首次引入了信道基础模型(CFMs)的概念——一种新颖且统一的框架,旨在通过预训练的通用信道特征提取器来处理各种与信道相关的任务。 通过利用先进的AI架构和自监督学习技术,CFMs能够有效地利用大规模未标注数据,而无需大量人工标注。 我们进一步分析了AI方法的发展历程,从监督学习和多任务学习到自监督学习,强调后者在促进CFMs发展中的独特优势。 此外,我们对本领域现有的自监督学习研究进行了全面综述,并将其分为生成式、判别式和结合范式。 鉴于CFMs的研究仍处于早期阶段,我们识别出几个有前景的未来研究方向,重点关注模型架构创新和高质量、多样化的信道数据集的构建。
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