Fugu-MT 論文翻訳(概要): WRF-GS: Wireless Radiation Field Reconstruction with 3D Gaussian Splatting

論文の概要: WRF-GS: Wireless Radiation Field Reconstruction with 3D Gaussian Splatting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04832v1
Date: Fri, 06 Dec 2024 07:56:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-09 22:41:41.046259
Title: WRF-GS: Wireless Radiation Field Reconstruction with 3D Gaussian Splatting
Title（参考訳）: WRF-GS:3次元ガウススプラッティングによる無線無線電界再構成
Authors: Chaozheng Wen, Jingwen Tong, Yingdong Hu, Zehong Lin, Jun Zhang,
Abstract要約: WRF-GSは3次元ガウススプラッティングを用いた無線放射場(WRF)再構成に基づくチャネルモデリングのための新しいフレームワークである。少数の測定で、WRF-GSは与えられたシーンに対してミリ秒以内に新しい空間スペクトルを合成できる。 WRF-GSは、チャネル状態情報予測タスクにおいて、既存の手法を2.43dB以上のマージンで上回り、優れた性能を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.644949917126755
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Wireless channel modeling plays a pivotal role in designing, analyzing, and optimizing wireless communication systems. Nevertheless, developing an effective channel modeling approach has been a longstanding challenge. This issue has been escalated due to the denser network deployment, larger antenna arrays, and wider bandwidth in 5G and beyond networks. To address this challenge, we put forth WRF-GS, a novel framework for channel modeling based on wireless radiation field (WRF) reconstruction using 3D Gaussian splatting. WRF-GS employs 3D Gaussian primitives and neural networks to capture the interactions between the environment and radio signals, enabling efficient WRF reconstruction and visualization of the propagation characteristics. The reconstructed WRF can then be used to synthesize the spatial spectrum for comprehensive wireless channel characterization. Notably, with a small number of measurements, WRF-GS can synthesize new spatial spectra within milliseconds for a given scene, thereby enabling latency-sensitive applications. Experimental results demonstrate that WRF-GS outperforms existing methods for spatial spectrum synthesis, such as ray tracing and other deep-learning approaches. Moreover, WRF-GS achieves superior performance in the channel state information prediction task, surpassing existing methods by a significant margin of more than 2.43 dB.
Abstract（参考訳）: 無線チャネルモデリングは、無線通信システムの設計、分析、最適化において重要な役割を果たす。それでも、効果的なチャネルモデリングアプローチの開発は長年にわたる課題である。この問題は、ネットワークの展開が密集し、アンテナアレイが大きくなり、5G以上のネットワークの帯域幅が広くなったため、エスカレートされてきた。この課題に対処するために,3次元ガウススプラッティングを用いた無線放射場(WRF)再構成に基づくチャネルモデリングのための新しいフレームワークであるWRF-GSを提案する。 WRF-GSは3Dガウスプリミティブとニューラルネットワークを用いて環境と電波の相互作用を捉え、効率的なWRF再構成と伝搬特性の可視化を可能にする。次に、再構成されたWRFを用いて空間スペクトルを合成し、包括的無線チャネル特性を推定する。特に、少数の測定で、WRF-GSは与えられたシーンに対してミリ秒以内に新しい空間スペクトルを合成することができ、遅延に敏感なアプリケーションを可能にする。実験により、WRF-GSは、レイトレーシングやその他の深層学習手法など、既存の空間スペクトル合成法よりも優れていることが示された。さらに、WRF-GSはチャネル状態情報予測タスクにおいて、既存の手法を2.43dB以上のマージンで上回り、優れた性能を達成する。

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