首次！GPT-2赋能无线通信物理层，北大团队提出基于预训练LLM的信道预测方案

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作者：哇塞 编辑：李宝珠 北京大学电子学院程翔团队提出了一种基于预训练大语言模型的 MIMO-OFDM 信道预测方案 LLM4CP，可应用于 TDD 和 FDD 通信系统。 在无线通信中，信号经由无线信道传递通常会受到能量衰减、噪声干扰等影响，导致用户侧接收到的信号与基站发出的信号存在一定程度的变化，就如同人们出行时受到实况道路影响，到达目的地的时间会与预期存在一定程度的差异。要想预期与实际情况相符，出行时就必须了解精确的道路状态信息，而在无线通信中，为保证信号传输的准确性和有效性，就需要了解精确的信道状态信息 (channel state information, CSI)，并根据接收侧信号复原始发信号。 信道预测是实现 CSI 高效获取的一项核心技术， 其根据历史时刻 CSI 序列预测未来 CSI，可以极大减少信道估计与反馈开销。尤其是面向 5G /6G MIMO 无线通信系 ………………………………