【 IEEE Communications Magazine 2025年9月8日】9月，华南师范大学大学电子科学与工程学院崔海霞教授研究团队，针对无线信道建模复杂的多径和非线性等问题提出了一种生成式人工智能的建模方法。相关成果以“Generative-Artificial-Intelligence-Based Wireless Channel Modeling: Challenges and Opportunities”为题，在《IEEE Communications Magazine》杂志上发表。

无线通道建模对于理解和优化信号传输至关重要。无线通道受许多因素的影响，包括路径丢失，反射，褪色和干扰，使其复杂且难以建模和预测。尽管某些传统的无线通道建模方法是有效的，但它们在处理复杂的多径效应和非线性特征方面有局限性。生成式人工智能（GAI）具有生成鲁棒数据的能力，因此可以潜在地用于建模现实的无线通道特征。但是，GAI在无线通道建模中存在一些挑战，包括物理层网络安全问题，有限的概括能力和集中式培训的带宽消耗。研究团队提出了一个基于GAI的无线通道建模框架，该框架利用区块链和联合学习来解决GAI渠道建模中的效率，网络安全和数据隐私问题。其中区块链技术通过分布式分类帐和智能合约，可以使资源共享和有效利用，提高计算效率并降低网络安全风险。联合学习将培训任务分配给不同的设备和节点，从而允许模型培训而无需集中数据，保护用户隐私并减少网络带宽使用情况。通过数值结果展示了拟议框架的性能和有效性。（电子信息学科研究院路新华编译）

FIGURE 1. GAI wireless channel modeling.