この記事では、拡散モデルに基づくチャネル推定が、高精度なチャネル状態情報（CSI）の取得において潜在的な可能性を示していると述べていますが、サンプリング速度の遅さが課題であると指摘しています。この問題を解決するために、著者たちは、新たに流マッチング（FM）に基づく生成モデルを提案し、MIMOチャネル推定を行います。FMフレームワーク内でチャネル推定問題の定式化を行い、ノイズのあるチャネル分布から真のチャネル分布への確率的経路を構築します。この経路をもとに、ノイズ統計に依存した速度場を導出し、生成モデルの訓練に活用します。具体的なサンプリングフェーズでは、訓練された速度場を先行情報として使用し、通常の常微分方程式（ODE）オイラーソルバーを介して迅速かつ信頼性の高いチャネル強化を実現します。最終的に、提案されたFMベースのチャネル推定手法は、他のDMベースの手法と比較してサンプリングオーバーヘッドを大幅に削減し、さまざまなチャネル条件下で優れた推定精度を達成すると報告されています。