用于6G ISAC系统的无线多模态基础模型

本文介绍了一种用于6G集成感知与通信（ISAC）系统的新型无线多模态基础模型（WMFM）。它利用对比学习来整合无线信道系数和视觉图像，从而在用户定位和LoS/nLoS分类等任务中实现数据高效且稳健的性能。与端到端基准相比，该模型取得了显著的改进，尤其是在数据有限的情况下，突显了这种方法在智能和自适应6G网络中的潜力。

• •介绍了用于6G ISAC系统的多模态基础模型WMFM。
• •采用对比学习来整合无线信道数据和视觉图像。
• •在用户定位和LoS/nLoS分类中实现了显著的性能提升。
• •展示了数据高效学习，在数据有限的情况下优于E2E模型。
• •为智能和自适应6G网络铺平了道路。