論文の概要: RadioDiff: An Effective Generative Diffusion Model for Sampling-Free Dynamic Radio Map Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08593v3
• Date: Sun, 10 Nov 2024 15:40:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:03:10.720668
• Title: RadioDiff: An Effective Generative Diffusion Model for Sampling-Free Dynamic Radio Map Construction
• Title（参考訳）: RadioDiff: サンプリング不要な動的無線マップ構築のための効率的な生成拡散モデル
• Authors: Xiucheng Wang, Keda Tao, Nan Cheng, Zhisheng Yin, Zan Li, Yuan Zhang, Xuemin Shen,
• Abstract要約: 無線マップ(RM)は、位置のみに基づいてパスロスを得ることができる有望な技術である。 本稿では, サンプリングフリーのRM構造を条件付き生成問題としてモデル化し, 高品質なRM構造を実現するためにRadioDiffという名前の拡散拡散法を提案する。 実験の結果,提案したRadioDiffは,3つの精度,構造的類似度,ピーク信号対雑音比の3つの指標において,最先端性能を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.596399621642234
• License:
• Abstract: Radio map (RM) is a promising technology that can obtain pathloss based on only location, which is significant for 6G network applications to reduce the communication costs for pathloss estimation. However, the construction of RM in traditional is either computationally intensive or depends on costly sampling-based pathloss measurements. Although the neural network (NN)-based method can efficiently construct the RM without sampling, its performance is still suboptimal. This is primarily due to the misalignment between the generative characteristics of the RM construction problem and the discrimination modeling exploited by existing NN-based methods. Thus, to enhance RM construction performance, in this paper, the sampling-free RM construction is modeled as a conditional generative problem, where a denoised diffusion-based method, named RadioDiff, is proposed to achieve high-quality RM construction. In addition, to enhance the diffusion model's capability of extracting features from dynamic environments, an attention U-Net with an adaptive fast Fourier transform module is employed as the backbone network to improve the dynamic environmental features extracting capability. Meanwhile, the decoupled diffusion model is utilized to further enhance the construction performance of RMs. Moreover, a comprehensive theoretical analysis of why the RM construction is a generative problem is provided for the first time, from both perspectives of data features and NN training methods. Experimental results show that the proposed RadioDiff achieves state-of-the-art performance in all three metrics of accuracy, structural similarity, and peak signal-to-noise ratio. The code is available at https://github.com/UNIC-Lab/RadioDiff.
• Abstract（参考訳）: 無線マップ (RM) は6Gネットワークアプリケーションにおいてパスロス推定のための通信コストを削減し, 位置のみに基づいてパスロスを得ることができる, 有望な技術である。 しかし、従来のRMの構成は計算集約的であるか、高価なサンプリングベースのパスロス測定に依存している。 ニューラルネットワーク(NN)ベースの手法はサンプリングなしでRMを効率的に構築できるが、その性能は依然として準最適である。 これは主に、RM構成問題の生成特性と既存のNN方式による識別モデルとの相違によるものである。 そこで本論文では, 試料を含まないRM構造を条件付き生成問題としてモデル化し, 高品質なRM構造を実現するためにRadioDiffという名前の拡散拡散法を提案する。 さらに,動的環境から特徴を抽出する拡散モデルの能力を高めるため,適応型高速フーリエ変換モジュールを用いた注目U-Netをバックボーンネットワークとして使用し,動的環境特徴抽出能力を向上させる。 一方, 脱結合拡散モデルを用いて, RMの施工性能をさらに向上する。 さらに、データ特徴とNNトレーニング手法の両方の観点から、RM構築が生成問題である理由を包括的に理論的に分析する。 実験の結果,提案したRadioDiffは,3つの精度,構造的類似度,ピーク信号対雑音比の3つの指標において,最先端性能を実現していることがわかった。 コードはhttps://github.com/UNIC-Lab/RadioDiffで公開されている。

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