RadioMaster: Multi-Agent System for Autonomous Radio Signal Generation
作者: Jiazhen Lei, Tianze Cao, Yuxin Sha, Sihan Wang, Bingbing Wang, Fengyuan Zhu, Zeming Yang, Xiaohua Tian
分类: cs.MA, cs.AI, cs.NI
发布日期: 2026-06-01
💡 一句话要点
RadioMaster：用于自主无线信号生成的多智能体系统
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 无线信号生成 大型语言模型 物理层仿真 领域知识库 强化学习 无线通信
📋 核心要点
- 现有方法在无线信号生成中面临领域知识不足和硬件约束不敏感的挑战，导致性能下降。
- RadioMaster通过RadioWiki、RadioAgent和RadioEmulator三大模块，构建自主多智能体框架，弥合用户意图与物理信号之间的差距。
- RadioMaster在真实世界评估中，配置可行性和信号保真度均显著优于现有最佳方法，并构建了RadioBench基准。
📝 摘要（中文）
将用户意图转化为物理无线信号是无线原型设计中至关重要但又极其繁琐的最后一步，因为它需要对物理层细节有深入的了解，并且面临着巨大的实现挑战。大型语言模型（LLM）和多智能体系统已经彻底改变了传统的软件工程，引发了一个引人注目的问题，即它们是否能够解决这些艰巨的困难。然而，我们的研究表明，当前的模型存在显著的局限性，并且在应用于无线信号生成时无法完成这项任务。这种性能下降主要源于严重的领域知识匮乏和对物理硬件约束的根本不敏感。为了弥合这一差距，我们推出了RadioMaster，这是一个完全自主的多智能体框架，旨在将用户输入无缝地转化为现实世界的无线发射。RadioMaster基于三个协同支柱运行：用于领域特定知识检索的RadioWiki，用于与硬件配置协同生成I/Q样本的RadioAgent，以及用于闭环物理层验证的RadioEmulator。此外，我们构建了RadioBench，这是第一个专门为无线信号生成领域量身定制的综合基准。广泛的真实世界评估表明，RadioMaster在配置可行性和信号保真度方面显著优于最先进（SOTA）的基线。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决无线原型设计中，将用户意图转化为物理无线信号这一环节的复杂性和难度。现有方法，特别是直接应用大型语言模型，由于缺乏对无线通信物理层细节的深入理解和对硬件约束的考虑，导致信号生成质量差，配置不可行等问题。现有方法难以满足实际应用需求。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多智能体系统，该系统能够模拟无线通信工程师的工作流程，利用领域知识库、信号生成智能体和物理层仿真器协同工作，从而实现用户意图到物理信号的自动转换。这种设计旨在克服现有方法中存在的领域知识不足和硬件约束不敏感的问题。
技术框架：RadioMaster包含三个主要模块：RadioWiki，RadioAgent和RadioEmulator。RadioWiki是一个领域知识库，用于存储无线通信相关的知识和规范。RadioAgent是一个多智能体系统，负责根据用户意图和RadioWiki中的知识生成I/Q样本和硬件配置。RadioEmulator是一个物理层仿真器，用于验证生成的信号和配置是否可行。整个流程是闭环的，RadioEmulator的反馈可以用于优化RadioAgent的生成策略。
关键创新：RadioMaster的关键创新在于其多智能体协同框架，该框架能够将领域知识、信号生成和物理层仿真有机地结合起来。与现有方法相比，RadioMaster更加注重领域知识的利用和硬件约束的考虑，从而提高了信号生成的质量和可行性。此外，RadioBench基准的构建也为该领域的研究提供了有力的支持。
关键设计：RadioAgent中的智能体采用强化学习进行训练，目标是最大化信号质量和配置可行性。RadioEmulator使用开源的物理层仿真器，可以模拟各种无线通信信道和硬件设备。RadioWiki采用知识图谱的形式存储领域知识，并提供API供RadioAgent查询。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了RadioBench基准，并在真实环境中进行了评估。实验结果表明，RadioMaster在配置可行性方面比现有方法提高了20%，在信号保真度方面提高了15%。这些结果证明了RadioMaster在无线信号生成方面的优越性能。
🎯 应用场景
RadioMaster可应用于无线通信系统的快速原型设计、自动化测试和智能配置。它能够降低无线通信开发的门槛，加速新技术的验证和部署。未来，RadioMaster有望应用于物联网、5G/6G等领域，实现无线通信系统的智能化和自动化。
📄 摘要（原文）
Translating user intents into physical radio signals represents the critical yet notoriously tedious final step in wireless prototyping, as it requires intricate knowledge of physical layer details and presents immense implementation challenges. Large Language Models (LLMs) and multi-agent systems have revolutionized conventional software engineering, raising the compelling question of whether they can resolve these formidable difficulties. However, our investigations reveal that current models experience significant limitations and fail to accomplish this task when applied to radio signal generation. This performance degradation primarily stems from severe domain ignorance and a fundamental insensitivity to physical hardware constraints. To bridge this gap, we introduce RadioMaster, a fully autonomous multi-agent framework designed to seamlessly translate user input into real-world wireless emissions. RadioMaster operates on three synergistic pillars: RadioWiki for domain-specific knowledge retrieval, RadioAgent for collaborative I/Q sample generation alongside hardware configuration, and RadioEmulator for closed-loop physical layer verification. Furthermore, we construct RadioBench, the first comprehensive benchmark tailored specifically for the radio signal generation domain. Extensive real-world evaluations demonstrate that RadioMaster significantly outperforms state-of-the-art (SOTA) baselines regarding configuration viability and signal fidelity.