生成式人工智能在先进无人机网络中的应用

随着ChatGPT和Sora的卓越成就，生成式人工智能（GAI）受到了越来越多的关注。GAI的应用不仅限于内容生成领域，由于其强大的学习和泛化能力，它还广泛用于解决无线通信场景中的问题。因此，本文讨论了GAI在改善无人机（UAV）通信和网络性能中的关键应用。具体来说，我们首先回顾了GAI的关键技术和UAV网络的重要作用。然后，我们展示了GAI如何改善UAV系统的通信、网络和安全性能。随后，我们提出了一个用于先进UAV网络的新型GAI框架，并基于该框架提出了一个UAV启用的频谱图估计和传输率优化的案例研究，以验证GAI启用的UAV系统的有效性。最后，我们讨论了一些重要的未解决方向。

从基于规则的算法到先进的学习模型，人工智能（AI）能够解决的任务变得越来越复杂，这显示了它在工业、商业和日常生活中解决问题的巨大潜力。传统的AI方法，如判别式AI（DAI）或预测式AI（PAI），可以从大规模数据集中学习特定的范式，利用深度神经网络处理分类和预测任务。虽然这些AI方法为现代数据驱动环境提供了基础，并在处理动态需求中表现出良好的性能，但它们仍然面临一些问题，例如依赖广泛标注的数据集。幸运的是，生成式AI（GAI）的出现缓解了DAI和PAI面临的限制，标志着AI发展的新阶段。具体来说，GAI可以从训练数据中学习概率分布而不是类别边界，然后基于学习到的分布生成可信的新样本。与传统AI方法相比，GAI的优势可以总结如下：

数据增强：GAI能够基于学习到的分布生成新数据。这一过程可以扩展训练集，有助于增强模型的泛化能力并解决数据集稀缺问题。
潜在空间表征：GAI能够在训练过程中将输入数据映射到潜在空间，有助于学习训练样本的潜在结构和特征。请注意，传统AI方法通常缺乏这种精细控制。
创造性：鉴于GAI强大的生成能力及其在无监督学习中的卓越表现，GAI在探索性数据分析和新领域应用中具有优势。

得益于上述优势，GAI在处理复杂任务中的重要性逐渐显现。特别是ChatGPT和Sora的巨大成功激发了GAI研究，并催生了包括人机交互、图像处理和视频生成在内的多种应用。值得注意的是，除了在内容创作方面表现出色外，强大的生成和探索能力使其在处理复杂的通信和网络优化问题上具有印象深刻的潜力，例如天线阵列优化[1]。然而，对于无人机（UAV）通信和网络的GAI研究还很少。目前，DAI、凸优化和博弈论常用于解决UAV优化问题。然而，这些传统方法可能在处理UAV网络问题时有限制，因为UAV的移动性和高度动态的环境。此外，如DAI等学习方法可能无法捕捉数据的潜在结构和特征，从而导致对问题的理解不全面，处理未知情况的能力弱。 GAI显示出解决上述问题的巨大潜力。特别是，GAI所展示的强大学习和泛化能力可以用来优化UAV网络的资源管理问题，以提高通信性能。例如，考虑到UAV的资源有限，GAI可以根据从目标区域部分收集的数据准确推断整个目标区域的状况，从而进行合理的资源分配和轨迹规划。尽管将GAI整合到UAV通信和网络中提供了显著的优势，但仍有一些问题需要进一步讨论：

Q1：为什么GAI适合UAV通信和网络？
Q2：GAI可以处理哪些UAV通信和网络问题？
Q3：GAI如何处理这些问题？

因此，我们提供了一个系统的教程来回答上述问题。据我们所知，这是第一项系统展示采用GAI解决UAV通信和网络优化问题的工作。我们的贡献总结如下：

我们首先介绍了GAI的一些具体技术和应用。随后，展示了UAV的角色和特征。最后，我们简要介绍了DAI的局限性并简要介绍了用于UAV通信和网络的GAI。
我们从通信、网络和安全的角度讨论了GAI解决与UAV相关问题的潜力。
我们提出了一个利用GAI的UAV通信和网络的新框架。此外，我们构建了一个案例研究来展示基于所提框架的GAI增强UAV启用的频谱感知和通信的有效性。****

GAI与UAV网络概述在本节中，我们首先介绍GAI的关键技术和应用。随后，介绍了UAV在网络中的角色。最后，我们在物理层、网络层和应用层展示了UAV上的GAI应用。 A.** GAI及其应用GAI基于从大规模训练数据集获得的广泛通用知识，能够执行满足用户需求的任务**。此外，它主要依赖于以下关键AI技术：

大型语言模型（LLM）：LLM基于大量文本数据训练，学习各种语言模式和结构，以理解和生成自然语言。基于出色的理解和推理生成能力，LLM广泛应用于文本生成和人机交互等领域。
Transformer：Transformer是一种带有自注意机制的序列到序列模型，能够同时处理输入序列中各个位置的信息。因此，Transformer在自然语言处理（NLP）中取得了巨大成功，如机器翻译和文本摘要。
生成对抗网络（GAN）：GAN包括一个生成模型和一个判别模型。具体来说，前者负责生成与原始数据相似的数据，后者则判断数据的真实性。因此，GAN通过训练对抗性神经网络能生成复杂和逼真的数据。当前，GAN在视频和网络安全等领域有广泛应用。
变分自编码器（VAE）：VAE是一个由编码器和解码器组成的生成模型。具体来说，VAE的训练过程依赖于一种特定的损失函数，该函数测量重建数据和原始数据之间的差异，同时考虑潜在空间的分布特性。因此，VAE能学习数据的潜在表示，并生成与训练数据相似的新数据点，因此在处理信号处理和异常检测等任务中具有显著优势。
生成扩散模型（GDM）：GDM通过一系列可逆转换将简单的噪声分布转换为目标数据分布。在GDM的训练过程中，逐渐向原始数据添加噪声，然后学习逆向扩散过程，以从噪声中构建所需的数据样本。由于生成过程的灵活性和生成数据的高质量，GDM常用于图像处理、数据增强和恢复以及问题优化等领域。目前，采用上述模型的GAI方法在各个领域催生了大量应用并取得了令人印象深刻的成果。接下来，我们将从人工智能生成内容（AIGC）和人工智能生成一切（AIGX）的角度简要介绍一些GAI应用。
AIGC：AIGC指的是GAI生成满足用户需求的内容，主要包括文本、图像、视频和音频等媒体内容的生成。例如，基于LLM的chatGPT可以与用户互动，并根据用户的提示生成相关文本内容，如翻译、摘要和写作文章。
AIGX：随着GAI的发展，它已进化到一个新阶段，在该阶段，GAI被用来处理其他领域中更复杂的问题，并生成更复杂的数据类型，而不仅限于媒体内容。值得注意的是，GDM可以用于无线网络优化，如最大化传输速率、通信容量和能效。

B. UAV通信和网络UAV通信和网络系统受到学术界越来越多的关注，并且已在实际应用中取得显著成果。具体来说，UAV系统在通信和网络领域的几个主要角色如图1所示，可以具体描述如下。

中继：UAV可用作移动中继站，连接地面基站和远程设备之间的通信链路。例如，在一些特殊区域，如山区，传统基站难以覆盖且成本高昂，UAV可被指派为中继，以扩大覆盖范围并实现长距离信号传输。
空中基站：UAV可用作空中基站，向地面用户提供稳定高效的通信服务。例如，UAV可以在人口密集的地区临时用作通信基站，以增强通信覆盖和容量，满足高峰通信需求。
边缘计算：UAV可以作为边缘计算设备，收集用户数据进行实时分析和处理。例如，在智能交通管理中，UAV可以根据获得的交通流统计数据分析当前交通状况，及时调整交通控制，以缓解交通压力。
攻击检测器：鉴于其多功能性，UAV可用于协助预防、检测和恢复对5G和6G无线网络的攻击。 UAV通信和网络系统的广泛应用是不可避免的，因为它们相比传统地面系统具有以下优势。
灵活性：由于其高度移动性和灵活的部署能力，UAV可以迅速移动到特定区域以满足通信需求。
适应性：UAV可以为一些意外情况建立临时网络，支持UAV节点的临时增加或撤回，同时保持高可用性。
高性价比：与地面固定系统相比，UAV可以携带多种设备提供灵活多样的服务。此外，UAV系统的成本通常较低。请注意，由于上述优势和广泛的应用范围，UAV通信和网络系统被认为在6G的空天地海一体化网络中扮演重要角色。因此，高效解决UAV通信和网络问题至关重要。

C. GAI在UAV通信和网络中的应用请注意，DAI方法已广泛用于解决UAV通信和网络优化问题。例如，人工神经网络被用来解决UAV通信的信道行为预测问题，支持向量机被用来解决超密集网络中UAV辅助的资源分配问题。然而，采用DAI进行UAV网络仍面临以下限制：

数据依赖性：DAI方法通常依赖广泛注释的数据集，并需要大量良好标注的数据来学习数据之间的关系。然而，在UAV通信和网络领域，获得大量良好标注的数据是困难的。特别是，UAV网络的物理层数据通常很嘈杂，这对一些对噪声敏感且易受数据不完整性影响的DAI模型构成挑战。
适应性不足：DAI更多地关注已知数据的模式和特征，这导致在处理未知情况时面临挑战。特别是，UAV所面对的网络层环境通常非常动态，因此DAI可能难以提供灵活的解决方案。
建模能力不足：DAI专注于学习数据的特征，对数据生成过程的理解有限。因此，DAI方法更适合建模明确且简单的问题。对于通常涉及多种资源约束的UAV网络应用层，数据通常庞大且复杂。在这种情况下，DAI可能无法完全理解数据所携带的信息，从而进行准确建模。

DAI方法在解决UAV通信和网络问题中所面临的限制促使GAI的出现。接下来，我们将从物理层、网络层和应用层三个角度展示GAI可以为UAV提供的服务，并分析UAV系统与其他无线系统在这些服务中的差异。

物理层：与地面通信系统相比，UAV网络的高度动态性和灵活性使得信道特性更为复杂。因此，信道估计需要实时考虑飞行状态的变化，以维持稳定和高效的通信连接。在这种情况下，采用VAE模型的GAI可以通过生成更精确的信道参数来提高UAV通信的性能，根据预测的链路状态进行调整。
网络层：在传统地面系统中，节点位置通常是固定的，通信路径相对稳定。相比之下，由于UAV的移动性，UAV系统的网络拓扑更为灵活和动态。在这种情况下，GAI能够实时生成适应不同通信场景的自适应网络拓扑管理方案，根据任务需求进行调整。例如，提出WaveGAN方法优化动态飞行自组织网络中的网络拓扑。
应用层：UAV在应用层的多样化任务需求和实时数据处理能力使其与其他无线系统显著不同。此外，由于UAV资源受限的特性，对资源分配过程以及多目标之间的权衡提出了更高要求。在这种情况下，GAI能够根据当前任务和环境变化的实时需求生成智能资源分配和任务调度解决方案，确保UAV系统的各种性能。具体来说，一个典型的例子是基于GAN的方法，以最小化UAV的能耗和地面用户的任务延迟。