Structure-Aware Multimodal LLM Framework for Trustworthy Near-Field Beam Prediction
作者: Mengyuan Li, Qianfan Lu, Jiachen Tian, Hongjun Hu, Yu Han, Xiao Li, Chao-kai Wen, Shi Jin
分类: eess.SP, cs.AI
发布日期: 2026-03-17
💡 一句话要点
提出结构感知多模态LLM框架，用于可信的近场波束预测
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 近场通信 XL-MIMO 波束预测 多模态融合 大型语言模型 环境理解 6G通信
📋 核心要点
- 传统近场XL-MIMO波束训练在复杂3D环境中效率低下，难以适应角度-距离联合域的波束变化。
- 利用LLM强大的推理和泛化能力，融合GPS、RGB图像、LiDAR等多模态数据，学习复杂空间动态。
- 该方法旨在提升环境理解能力，从而实现更精确的近场波束预测和对准。
📝 摘要（中文）
在近场超大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统中，球面波前传播将传统的波束码本扩展到联合角度-距离域，导致传统的波束训练效率极低，尤其是在复杂的3D低空环境中。此外，由于近场波束的变化不仅与用户位置密切相关，还与物理环境密切相关，因此精确的波束对准需要深刻的环境理解能力。为了解决这个问题，我们提出了一个由大型语言模型（LLM）驱动的多模态框架，该框架融合了历史GPS数据、RGB图像、LiDAR数据和战略性设计的特定任务文本提示。通过利用LLM强大的涌现推理和泛化能力，我们的方法学习复杂的空间动态，以实现卓越的环境理解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决近场XL-MIMO系统中，由于球面波前传播和复杂环境影响，传统波束训练方法效率低下的问题。现有方法难以有效利用环境信息，导致波束对准精度不足。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理和泛化能力，将多种模态的环境信息（GPS、RGB图像、LiDAR数据）融合起来，学习环境与波束之间的复杂关系，从而实现更精确的波束预测。通过任务特定的文本提示，引导LLM更好地理解和利用这些信息。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 多模态数据采集模块，负责收集GPS、RGB图像和LiDAR数据；2) 特征提取模块，用于从各种模态的数据中提取有用的特征；3) LLM推理模块，将提取的特征和任务特定的文本提示输入LLM，利用LLM进行环境理解和波束预测；4) 波束选择模块，根据LLM的预测结果选择最佳波束。
关键创新：该论文的关键创新在于将LLM引入近场波束预测问题，并设计了一个多模态融合框架，能够有效地利用环境信息。与传统方法相比，该方法能够更好地理解环境与波束之间的复杂关系，从而提高波束预测的精度。此外，任务特定的文本提示也是一个重要的创新点，它能够引导LLM更好地完成波束预测任务。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何选择合适的LLM模型；2) 如何设计有效的文本提示，以引导LLM进行环境理解和波束预测；3) 如何融合不同模态的数据，使其能够被LLM有效地利用；4) 如何评估LLM的预测结果，并将其用于波束选择。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出的多模态LLM框架在近场波束预测方面的有效性。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，因此无法提供具体的性能提升幅度。但总体而言，该方法旨在通过融合多模态数据和利用LLM的推理能力，实现比传统方法更精确的波束预测。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于未来的6G通信系统，尤其是在需要高精度波束对准的场景中，例如无人机通信、增强现实/虚拟现实（AR/VR）应用、以及工业自动化等领域。通过提升波束预测的精度和效率，可以显著提高通信系统的性能和用户体验，并为新型无线应用提供技术支持。
📄 摘要（原文）
In near-field extremely large-scale multiple-input multiple-output (XL-MIMO) systems, spherical wavefront propagation expands the traditional beam codebook into the joint angular-distance domain, rendering conventional beam training prohibitively inefficient, especially in complex 3-dimensional (3D) low-altitude environments. Furthermore, since near-field beam variations are deeply coupled not only with user positions but also with the physical surroundings, precise beam alignment demands profound environmental understanding capabilities. To address this, we propose a large language model (LLM)-driven multimodal framework that fuses historical GPS data, RGB image, LiDAR data, and strategically designed task-specific textual prompts. By utilizing the powerful emergent reasoning and generalization capabilities of the LLM, our approach learns complex spatial dynamics to achieve superior environmental comprehension...