6G WavesFM: A Foundation Model for Sensing, Communication, and Localization
Notice bibliographique
Résumé
In the past decade, breakthroughs in deep learning (DL) have sparked interest in AI-native 6G networks. While extensive research has focused on developing DL models for wireless network functions, most efforts have focused on highly specialized models that have limited ability to perform effectively in real-world scenarios and generalize to out-of-distribution data. Furthermore, they also lack the ability to perform multiple tasks. The notion of Wireless Foundation Models (WFM) has recently emerged as a promising solution to this challenge. This paper introduces WavesFM, a novel WFM, capable of supporting communication, sensing, and localization tasks. The model processes image-like wireless modalities, such as spectrograms, channel state information (CSI), and in-phase and quadrature (IQ) signals arranged as orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) resource grids. We demonstrate the strong generalization capabilities of WavesFM through extensive experiments on four downstream tasks: Fifth Generation New Radio (5G NR) positioning; multiple-input multiple-output OFDM (MIMO-OFDM) channel estimation; human activity sensing; and radio-frequency (RF) signal classification. Compared to supervised baselines trained individually, our approach achieves superior performance while sharing 80% of its parameters across tasks. Furthermore, we show that pretraining on domain-relevant data not only boosts performance but also accelerates convergence, reducing training time by up to 5×. Additionally, we incorporate Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning, which enables full parameter sharing across tasks, significantly reducing memory overhead without compromising performance. These results demonstrate that our unified WFM can support diverse tasks and deliver significant gains in both performance and efficiency, highlighting the transformative potential of WFMs to drive AI-native paradigms in future sixth-generation (6G) networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».