JEPA-Inspired Latent Field Prediction for Sparse-Pilot MIMO-OFDM Channel Reconstruction
作者: Yuzhi Yang, Brahim Mefgouda, Hang Zou, Lina Bariah, Anis Bara, Yuhuan Lu, Hao Zhang, Merouane Debbah
分类: eess.SP, cs.AI
发布日期: 2026-10-27
💡 一句话要点
提出JEPA启发的潜在场预测以解决稀疏导频MIMO-OFDM信道重建问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 信道状态信息 MIMO-OFDM 稀疏导频 潜在场预测 无线通信 信道重建 机器学习 信号处理
📋 核心要点
- 现有的基于密集导频的CSI估计方法存在显著的开销，且在复杂传播环境中表现脆弱。
- 本文提出了一种JEPA启发的潜在传播场模型，通过历史上下文预测未来状态，从而实现稀疏导频信道重建。
- 实验结果显示，所提方法在NMSE上优于传统的导频和直接重建方法，验证了潜在场预测的有效性。
📝 摘要（中文）
准确获取完整的信道状态信息（CSI）对于多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）无线系统至关重要，而基于密集导频的估计会带来显著的开销。直接最小化原始CSI系数的预测误差在现实传播环境中较为脆弱，因为小尺度衰落、移动性、局部散射和小空间扰动会引起较大的相位敏感变化。无线信道包含强烈的空间、时间和频域相关性，这些特性可以在潜在传播场域中更可预测地表示。基于此观察，本文提出了一种基于联合嵌入预测架构（JEPA）的场域模型，作为稀疏导频信道重建的潜在预测模型。该模型将CSI观测映射为潜在的时间-频率标记，从历史多频带上下文中预测被遮蔽或未来的潜在场状态，并将预测的潜在先验与稀疏噪声当前导频融合，以重建完整的MIMO-OFDM信道。Ray-tracing实验表明，所提方法在归一化均方误差（NMSE）上优于仅使用导频和直接重建的基线，支持潜在场预测作为稀疏导频信道获取的有效先验。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统中信道状态信息（CSI）的稀疏导频重建问题。现有方法在复杂的无线传播环境中容易受到小尺度衰落和移动性等因素的影响，导致预测误差较大。
核心思路：论文的核心思路是利用潜在传播场域的表示来增强信道重建的鲁棒性。通过将CSI观测映射为潜在的时间-频率标记，模型能够更有效地捕捉信道的空间、时间和频域相关性，从而提高预测的准确性。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，将CSI观测转换为潜在时间-频率标记；其次，利用历史多频带上下文预测未来的潜在场状态；最后，将预测的潜在先验与当前的稀疏噪声导频进行融合，以重建完整的MIMO-OFDM信道。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的潜在传播场模型，该模型能够有效利用历史信息进行信道重建，显著提升了在稀疏导频条件下的重建性能。与现有方法相比，该模型在处理复杂传播环境时表现出更高的鲁棒性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化预测精度，并在网络结构中引入了多频带上下文信息，以增强模型对信道变化的适应能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在归一化均方误差（NMSE）上相较于仅使用导频和直接重建的基线方法有显著提升，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），验证了潜在场预测在稀疏导频信道获取中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括无线通信、5G及未来的6G网络等，能够有效提升信道估计的准确性和效率，降低系统开销，进而改善用户体验和网络性能。未来，该方法可能在智能交通、物联网等新兴领域中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Accurate acquisition of full channel state information (CSI) is essential for multiple-input multiple-output orthogonal frequency-division multiplexing (MIMO-OFDM) wireless systems, while dense pilot-based estimation incurs substantial overhead. Directly minimizing the prediction error over raw CSI coefficients is fragile in realistic propagation environments, since small-scale fading, mobility, local scattering, and small spatial perturbations can induce large phase-sensitive variations. Nevertheless, wireless channels contain strong spatial, temporal, and frequency-domain correlations that can be more predictably represented in a latent propagation-field domain. Motivated by this observation, we propose a joint-embedding predictive architecture (JEPA)-inspired field world model, defined as a latent predictive model of the wireless propagation field, for sparse-pilot channel reconstruction. The model maps CSI observations into latent time-frequency tokens, predicts masked or future latent field states from historical multi-band context, and fuses the predicted latent prior with sparse noisy current pilots to reconstruct the full MIMO-OFDM channel. Ray-tracing experiments show that the proposed method improves normalized mean square error (NMSE) over pilot-only and direct reconstruction baselines, supporting latent field prediction as an effective prior for sparse-pilot channel acquisition.