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GenAINet通信大模型
Generative AI for Advanced UAV Networking
Geng Sun1,2, Wenwen Xie1, Dusit Niyato2, Hongyang Du2, Jiawen Kang3, Jing Wu1, Sumei Sun4, and Ping Zhang5
1College of Computer Science and Technology, Jilin University, China
2College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore
3School of Automation, Guangdong University of Technology, China
4Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research, Singapore
5State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, China
原文链接：
https://arxiv.org/abs/2404.10556
数据增强：GAI能够基于学习到的分布生成新数据。该过程可以扩展训练集，有助于增强模型的泛化能力，并解决数据集稀缺的问题。 潜在空间表示：GAI能够在训练过程中将输入数据映射到潜在空间，从而有助于学习训练样本的潜在结构和特征。值得注意的是，传统AI方法中通常缺乏这种精细控制通。 创造力：鉴于GAI强大的生成能力以及在无监督学习中的卓越表现，GAI 在探索性数据分析和新领域应用中具有明显的优势。
Q1: 为什么 GAI 适合无人机通信和联网？ Q2: GAI 可以处理哪些无人机通信和网络问题？ Q3: GAI 如何处理这些问题？
我们首先介绍 GAI 的一些具体技术和应用。随后，展示了UAV的作用和特点。最后，我们说明了 DAI 的局限性，并简要介绍了用于UAV通信和联网的 GAI 我们从通信、网络和安全的角度讨论了GAI在解决与UAV相关问题方面的潜力。 我们提出了一个利用GAI的UAV通信和网络的新框架。此外，我们构建了一个案例研究来展示基于所提框架的GAI增强UAV启用的频谱感知和通信的有效性。
大规模语言模型（LLM）：LLM基于大量文本数据进行训练，以学习各种语言模式和结构，从而实现对自然语言的理解和生成。凭借出色的理解和推理生成能力，LLM被广泛应用于文本生成和人机交互等领域。 Transformer：Transformer是一种序列到序列的模型，采用自注意力机制，能够同时处理输入序列中各个位置的信息。因此，Transformer在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成功，如处理机器翻译和文本摘要等任务。 生成式对抗网络（GAN）：GAN由生成器和判别器组成。具体而言，生成器负责生成与原始数据相似的数据，而判别器则用于判断数据的真实性。目前，GAN在视频处理、网络安全等领域具有广泛的应用。 变分自编码器（VAE）：VAE是一种生成模型，由编码器和解码器组成。VAE的训练过程依赖于特定的损失函数，该损失函数能够衡量重构数据与原始数据之间的差异，同时考虑潜在空间的分布特征。因此，VAE在信号处理和异常检测等任务中具有显著的优势。 生成扩散模型（GDM）：GDM通过一系列可逆变换将简单的噪声分布转换为目标数据分布。在GDM的训练过程中，噪声逐渐添加到原始数据中，然后学习逆扩散过程，以从噪声中构建期望的数据样本。GDM常用于图像处理、数据增强与恢复、问题优化等领域。
AIGC：AIGC指通过GAI生成满足用户需求的内容，主要包括文本、图像、视频和音频等媒体内容的生成。例如，基于LLM的chatGPT可以与用户进行互动，并根据用户的提示生成相关的文本内容，如翻译、摘要和文章写作等。 AIGX：随着GAI的发展，AIGX进入了一个新阶段，即将GAI应用于处理其他领域的更复杂问题，并生成更加复杂的数据类型，而不仅仅局限于媒体内容。例如， GDM可以用于无线网络优化，如最大化传输速率、通信容量和能效等。
交互部分：在输入层，用户（例如，无人机操作员）根据任务需求向GAI代理提供原始提示，包括文本、图像、音频和视频等。随后，采用提示工程技术来优化这些提示。在决策层，用户可以准备与其需求相关的新鲜或专有数据。需要注意的是，以上准备的数据将被向量化、索引并存储在向量数据库中。接下来，利用RAG技术根据用户的查询从向量数据库中检索数据，并选择与用户的查询相关性最高的N个数据条目。随后，将这些被视为背景上下文的选定数据条目与用户的查询结合，形成提示，从而更好地指导LLM生成符合用户需求的适当策略。 生成部分：首先，观察环境的当前状态。随后，GDM根据观察到的状态预测噪声并生成解决方案。最后，根据目标函数计算目标值，并根据LLM在交互部分设计的目标函数和损失函数分别更新扩散模型的网络。
场景描述：UAV被派遣到目标区域的部分位置测量信噪比（SNR）数据。随后，采用GDM优化UAV的测量轨迹，以便基于有限的测量信息更准确地预测整个目标区域的频谱图。 结果分析：用户与GAI代理之间的交互过程如图2的部分A所示。如图所示，GAI代理在与用户交互过程中能够自动设计与真实情况完全一致的网络结构和损失函数。基于设计的网络结构和损失函数，我们可以采用扩散模型生成频谱估计图。图2(a)展示了真实的信噪比（SNR）图。此外，图2(b)和图2(c)分别展示了我们提出的框架和LSTM生成SNR估计图的过程。与LSTM生成的频谱图相比，扩散模型能够更准确地推断整个目标区域的SNR。此外，我们定义了一个称为“差异”的度量指标，该指标指的是估计频谱与真实频谱之间SNR差距的绝对值。图2(d)展示了我们提出的SEMG和LSTM的估计差异，其中我们的SEMG优于LSTM。这是因为扩散模型能够准确捕捉频谱数据的分布。因此，上述结果验证了SEMG在UAV辅助频谱估计中的有效性。
场景描述：在该案例中，UAV既充当频谱估计器，又充当数据传输器，我们的目标是利用GDM生成UAV的优化轨迹，以同时实现高精度的频谱图和高传输速率。考虑到UAV的能源受限特性，有必要探讨能源消耗对频谱估计和传输性能的影响。 结果分析：图3展示了UAV用于频谱估计能源消耗百分比对频谱估计精度和传输性能的影响。随着UAV分配给频谱估计的能源增加，频谱估计图与真实图之间的差异逐渐减少。这是因为更多的能源分配给频谱检测会导致更准确的频谱估计。然而，UAV是能源受限的空中平台，将更多的能源用于频谱估计意味着用于数据传输的能源减少。因此，传输速率的曲线在分配给频谱估计的能源增加时呈下降趋势。然而，当分配给频谱估计的能源过低时，频谱估计图的质量较差会影响数据传输速率的优化。需要注意的是，我们提出的基于GDM的方法优于深度确定性策略梯度（DDPG），这表明GDM特别适合于资源有限的无人机系统。这是因为GDM能够更好地建模状态与动作之间的复杂映射。此外，GDM能够生成多样且高质量的样本，这有助于策略网络探索更广泛的动作范围。这种增强的探索能力可以发现传统DDPG方法可能遗漏的更优策略。
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