无线基础模型AWM：统一多用户信道获取与定位
AWM是一种面向多用户场景的无线基础模型，将信道获取与定位两类任务统一在单一架构中，无需任务特定组件与部署阶段微调。研究将不同频段的用户位置与信道状态信息视为同一无线链路的属性测量，通过场景内同属性参考对作为提示与MateFormer结构，实现跨任务知识共享与未见场景的泛化。
无线通信领域长期面临多任务适配的挑战。信道获取与定位等任务涉及异构的数据模态与功能目标，现有无线基础模型往往依赖任务特定组件或部署时的微调，难以实现真正的端到端统一处理。多用户场景下这一问题尤为突出，传统方法在跨频段、跨任务时常常需要重新训练或额外校准，制约了系统的灵活性与可扩展性。
新近发布的预印本研究提出了一种全无线一体化模型AWM，将多用户信道获取与定位任务纳入同一框架。其核心洞察在于：不同频段的用户位置信息与信道状态信息（CSI），本质上可被视作同一无线链路的属性特定测量。基于这一视角，研究团队引入场景内同属性参考对作为提示，将异构属性统一转化为可对齐的相对性表征，从而在表征层面消解任务间的模态差异。
基于上述表征，AWM将带内信道插值、跨带信道预测与无线定位统一形式化为无线状态的转换操作。研究团队进一步设计了一种多任务MateFormer架构，在统一网络内同时完成源属性相对性提取、跨属性相对性对齐与目标属性合成三个环节，避免了任务特定的输出头与下游微调需求，使模型具备即插即用的部署特性。
实验结果显示，AWM在多任务统一处理中展现出显著的跨任务知识共享增益，能够无缝泛化至训练中未见过的场景，并支持面向移动用户的闭环服务。该工作为无线感知领域的通用模型构建提供了一种新的方法论路径。
【空音视角】 从WiFi感知视角看，AWM将位置与CSI统一视为同一无线链路的属性测量，这与WiFi感知中"从信道状态中提取生命体征与行为信息"的思路相通。统一的无线状态表征方法对非接触式监测具有借鉴意义：若能将睡眠呼吸、跌倒检测等不同任务统一建模，有望降低系统部署成本并提升跨场景适应性，这对空音所关注的智慧养老与智慧病房场景具有参考价值。
—— 本文基于公开报道由空音编辑部 AI 辅助改写 来源：arXiv 信号处理 原文链接：https://arxiv.org/abs/2610.23403
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