BeamLLM: Vision-Empowered mmWave Beam Prediction with Large Language Models

📄 arXiv: 2503.10432v2 📥 PDF

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

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-03-13 (更新: 2025-06-27)

备注: 6 pages, 7 figures, conference

💡 一句话要点

提出BeamLLM，利用视觉增强的大语言模型进行毫米波波束预测，解决高训练开销和延迟问题。

🎯 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 大型语言模型 计算机视觉 跨模态学习 车辆到基础设施 少样本学习

📋 核心要点

  1. 现有毫米波通信系统波束预测方法训练开销大、延迟高，难以满足实时性需求。
  2. BeamLLM利用LLM的跨模态推理能力，结合视觉信息进行波束预测，降低训练成本。
  3. 实验表明，BeamLLM在V2I场景下显著优于传统深度学习模型，且在少样本情况下性能稳定。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为BeamLLM的视觉辅助毫米波(mmWave)波束预测框架，该框架利用大型语言模型(LLM)来解决毫米波通信系统中高训练开销和延迟的挑战。通过结合计算机视觉(CV)与LLM的跨模态推理能力，该框架从RGB图像中提取用户设备(UE)的位置特征，并通过重编程技术将视觉-时间特征与LLM的语义空间对齐。在真实的车辆到基础设施(V2I)场景中进行评估，所提出的方法在标准预测任务中实现了61.01%的top-1准确率和97.39%的top-3准确率，显著优于传统的深度学习模型。在少样本预测场景中，从时间样本1到10，性能下降分别限制在12.56%(top-1)和5.55%(top-3)，展示了卓越的预测能力。

🔬 方法详解

问题定义：毫米波通信中的波束预测旨在选择最佳波束以实现高效可靠的通信。传统方法，如深度学习模型，需要大量的训练数据和计算资源，导致高训练开销和推理延迟，难以适应动态变化的无线环境。现有方法难以在资源受限的边缘设备上部署，且泛化能力有限。

核心思路：BeamLLM的核心思路是利用大型语言模型(LLM)强大的语义理解和推理能力，结合计算机视觉(CV)提取的环境信息，实现更准确、更高效的波束预测。通过将视觉特征与LLM的语义空间对齐，可以利用LLM的先验知识和泛化能力，减少对大量训练数据的依赖。

技术框架：BeamLLM框架主要包含以下几个模块：1) 视觉特征提取模块：使用预训练的计算机视觉模型（如ResNet）从RGB图像中提取用户设备（UE）的位置特征。2) 视觉-时间特征对齐模块：通过重编程技术，将视觉特征和时间序列特征映射到LLM的语义空间中，使其能够被LLM理解和处理。3) LLM波束预测模块：利用LLM对对齐后的特征进行推理，预测最佳波束。4) 波束选择模块：根据LLM的预测结果，选择最佳波束进行通信。

关键创新：BeamLLM的关键创新在于将大型语言模型引入到毫米波波束预测任务中，并利用视觉信息增强LLM的预测能力。与传统方法相比，BeamLLM能够利用LLM的先验知识和泛化能力，减少对大量训练数据的依赖，提高预测精度和效率。此外，通过重编程技术，实现了视觉特征与LLM语义空间的有效对齐。

关键设计：在视觉特征提取模块中，使用了预训练的ResNet模型，并对其进行了微调以适应特定的V2I场景。在视觉-时间特征对齐模块中，设计了一种基于提示学习的重编程方法，将视觉特征转换为LLM可以理解的文本描述。在LLM波束预测模块中，使用了开源的LLM模型，并对其进行了微调以适应波束预测任务。损失函数使用了交叉熵损失函数，用于优化LLM的预测结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BeamLLM在V2I场景下的实验结果表明，其top-1准确率达到61.01%，top-3准确率达到97.39%，显著优于传统的深度学习模型。在少样本预测场景中，从时间样本1到10，性能下降分别限制在12.56%(top-1)和5.55%(top-3)，表明BeamLLM具有良好的泛化能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

BeamLLM在智能交通、自动驾驶、智慧城市等领域具有广泛的应用前景。它可以提高车辆与基础设施之间的通信质量和效率，支持更高级别的自动驾驶功能，并为智慧城市的建设提供更可靠的无线通信保障。该研究成果有助于推动毫米波通信技术在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose BeamLLM, a vision-aided millimeter-wave (mmWave) beam prediction framework leveraging large language models (LLMs) to address the challenges of high training overhead and latency in mmWave communication systems. By combining computer vision (CV) with LLMs' cross-modal reasoning capabilities, the framework extracts user equipment (UE) positional features from RGB images and aligns visual-temporal features with LLMs' semantic space through reprogramming techniques. Evaluated on a realistic vehicle-to-infrastructure (V2I) scenario, the proposed method achieves 61.01% top-1 accuracy and 97.39% top-3 accuracy in standard prediction tasks, significantly outperforming traditional deep learning models. In few-shot prediction scenarios, the performance degradation is limited to 12.56% (top-1) and 5.55% (top-3) from time sample 1 to 10, demonstrating superior prediction capability.