Fugu-MT 論文翻訳(概要): RF-Diffusion: Radio Signal Generation via Time-Frequency Diffusion

論文の概要: RF-Diffusion: Radio Signal Generation via Time-Frequency Diffusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09140v1
Date: Sun, 14 Apr 2024 04:56:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 15:17:37.441326
Title: RF-Diffusion: Radio Signal Generation via Time-Frequency Diffusion
Title（参考訳）: RF拡散:時間周波数拡散による電波発生
Authors: Guoxuan Chi, Zheng Yang, Chenshu Wu, Jingao Xu, Yuchong Gao, Yunhao Liu, Tony Xiao Han,
Abstract要約: RF信号の時間・周波数・複素値領域における情報入力を可能にするため,新しい時間周波数拡散理論を導入する。 RF拡散(RF-Diffusion)は、多種多様な高品質かつ時系列のRFデータを生成する汎用的なソリューションである。また、5Gネットワークにおいて、Wi-Fiセンシングシステムを強化し、チャネル推定を行う上で、RF拡散の汎用性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.175370227353406
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Along with AIGC shines in CV and NLP, its potential in the wireless domain has also emerged in recent years. Yet, existing RF-oriented generative solutions are ill-suited for generating high-quality, time-series RF data due to limited representation capabilities. In this work, inspired by the stellar achievements of the diffusion model in CV and NLP, we adapt it to the RF domain and propose RF-Diffusion. To accommodate the unique characteristics of RF signals, we first introduce a novel Time-Frequency Diffusion theory to enhance the original diffusion model, enabling it to tap into the information within the time, frequency, and complex-valued domains of RF signals. On this basis, we propose a Hierarchical Diffusion Transformer to translate the theory into a practical generative DNN through elaborated design spanning network architecture, functional block, and complex-valued operator, making RF-Diffusion a versatile solution to generate diverse, high-quality, and time-series RF data. Performance comparison with three prevalent generative models demonstrates the RF-Diffusion's superior performance in synthesizing Wi-Fi and FMCW signals. We also showcase the versatility of RF-Diffusion in boosting Wi-Fi sensing systems and performing channel estimation in 5G networks.
Abstract（参考訳）: CVとNLPにおけるAIGCの輝きに加えて、無線領域におけるその可能性も近年現れている。しかし、既存のRF指向生成ソリューションは、表現能力に制限があるため、高品質で時系列のRFデータを生成するのに不適である。本研究は, CVおよびNLPにおける拡散モデルの恒星的成果に触発され, RF領域に適応し, RF拡散を提案する。 RF信号の固有特性に対応するため,我々はまず,RF信号の時間・周波数・複素値領域における情報入力を可能にするため,新しい時間周波数拡散理論を導入し,元の拡散モデルを強化する。そこで本研究では,ネットワークアーキテクチャ,機能ブロック,複雑な数値演算子にまたがる設計により,この理論を実用的なDNNに変換する階層型拡散変換器を提案する。 RF拡散によるWi-Fi信号とFMCW信号の合成における優れた性能を示す。また、5Gネットワークにおいて、Wi-Fiセンシングシステムを強化し、チャネル推定を行う上で、RF拡散の汎用性を示す。

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