M2BeamLLM: Multimodal Sensing-empowered mmWave Beam Prediction with Large Language Models

📄 arXiv: 2506.14532v1 📥 PDF

作者: Can Zheng, Jiguang He, Chung G. Kang, Guofa Cai, Zitong Yu, Merouane Debbah

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-17

备注: 13 pages, 20 figures

💡 一句话要点

提出M2BeamLLM以解决毫米波通信中的波束预测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 毫米波通信 波束预测 多模态融合 大型语言模型 深度学习 车辆与基础设施通信 智能交通

📋 核心要点

  1. 现有的波束预测方法在处理多模态传感器数据时面临准确性和鲁棒性不足的挑战。
  2. M2BeamLLM通过整合多种传感器数据并利用大型语言模型的推理能力，提出了一种新的波束预测框架。
  3. 实验结果表明，M2BeamLLM在标准和少样本场景下的波束预测准确性显著高于传统深度学习模型。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新颖的神经网络框架M2BeamLLM，用于毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（mMIMO）通信系统中的波束预测。M2BeamLLM整合了多模态传感器数据，包括图像、雷达、激光雷达（LiDAR）和GPS，利用大型语言模型（LLMs）如GPT-2的强大推理能力进行波束预测。通过结合传感数据编码、多模态对齐与融合以及监督微调（SFT），M2BeamLLM在标准和少样本场景中显著提高了波束预测的准确性和鲁棒性。此外，随着传感模态多样性的增加，其预测性能持续改善。本研究为车辆与基础设施（V2I）mmWave通信系统提供了一种高效智能的波束预测解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决毫米波通信系统中波束预测的准确性和鲁棒性不足的问题。现有方法在多模态数据处理时常常无法充分利用不同传感器的信息，导致预测性能不佳。

核心思路：M2BeamLLM的核心思路是将多模态传感器数据（如图像、雷达、LiDAR和GPS）进行整合，并利用大型语言模型的推理能力来提升波束预测的效果。通过这种设计，模型能够更好地理解和融合不同类型的数据。

技术框架：M2BeamLLM的整体架构包括三个主要模块：传感数据编码模块、多模态对齐与融合模块，以及监督微调（SFT）模块。首先，传感数据被编码为统一的特征表示，然后通过对齐与融合模块进行信息整合，最后通过SFT进行模型的优化与调整。

关键创新：M2BeamLLM的主要创新在于将大型语言模型的推理能力引入到波束预测中，显著提升了模型在多模态数据处理上的表现。这一方法与传统深度学习模型的本质区别在于其对多种数据源的有效融合和利用。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化波束预测的准确性，并在网络结构上进行了调整，以适应多模态数据的输入。此外，模型的训练过程采用了监督微调策略，以进一步提升性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，M2BeamLLM在标准和少样本场景下的波束预测准确性显著高于传统深度学习模型，具体提升幅度达到20%以上。此外，随着传感模态的多样性增加，模型的预测性能持续改善，展现出良好的适应性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括车辆与基础设施（V2I）通信系统、智能交通管理以及自动驾驶技术。通过提高波束预测的准确性和鲁棒性，M2BeamLLM能够为未来的智能交通系统提供更可靠的通信支持，促进自动驾驶和智能城市的发展。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a novel neural network framework called M2BeamLLM for beam prediction in millimeter-wave (mmWave) massive multi-input multi-output (mMIMO) communication systems. M2BeamLLM integrates multi-modal sensor data, including images, radar, LiDAR, and GPS, leveraging the powerful reasoning capabilities of large language models (LLMs) such as GPT-2 for beam prediction. By combining sensing data encoding, multimodal alignment and fusion, and supervised fine-tuning (SFT), M2BeamLLM achieves significantly higher beam prediction accuracy and robustness, demonstrably outperforming traditional deep learning (DL) models in both standard and few-shot scenarios. Furthermore, its prediction performance consistently improves with increased diversity in sensing modalities. Our study provides an efficient and intelligent beam prediction solution for vehicle-to-infrastructure (V2I) mmWave communication systems.