Pinching Antennas Meet AI in Next-Generation Wireless Networks
Fang Fang, Zhiguo Ding, Victor C. M. Leung, and Lajos Hanzo
下一代(NG)无线网络必须采用先天智能,以支持要求苛刻的新兴应用,如扩展现实和自主系统,在超可靠和低延迟要求下。 捏捏天线(PAs)是一种新的柔性低成本技术,可以通过按需动态激活沿波导的小型介电夹子来创建视线链路。 作为引人注目的补充,人工智能(AI)提供了管理这些动态环境中PA激活位置和资源分配的复杂控制所需的智能。 本文探讨了AI和PA之间的“双赢”合作:AI促进了沿波导的PA激活位置的自适应优化,而PA支持联合学习和空中聚合等边缘AI任务。 我们还讨论了有前途的研究方向,包括大型语言模型驱动的PA控制框架,以及PA-AI集成如何推进语义通信,以及集成传感和通信。 这种协同作用为自适应、弹性和自我优化的NG网络铺平了道路。
Next-generation (NG) wireless networks must embrace innate intelligence in support of demanding emerging applications, such as extended reality and autonomous systems, under ultra-reliable and low-latency requirements. Pinching antennas (PAs), a new flexible low-cost technology, can create line-of-sight links by dynamically activating small dielectric pinches along a waveguide on demand. As a compelling complement, artificial intelligence (AI) offers the intelligence needed to manage the complex...