論文の概要: RMDM: Radio Map Diffusion Model with Physics Informed

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19160v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 14:28:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:01:45.674711
• Title: RMDM: Radio Map Diffusion Model with Physics Informed
• Title（参考訳）: RMDM:物理情報を用いた無線地図拡散モデル
• Authors: Haozhe Jia, Wenshuo Chen, Zhihui Huang, Hongru Xiao, Nanqian Jia, Keming Wu, Songning Lai, Yutao Yue,
• Abstract要約: 無線地図の再構築は高度な応用の実現に不可欠である。 複雑な信号伝達やスパースデータといった課題は 正確な再構築を妨げます 我々は**Radio Map Diffusion Model (RMDM)*を提案し、**Helmholtz方程式**のような制約を組み込んだ物理インフォームドフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1796025053683545
• License:
• Abstract: With the rapid development of wireless communication technology, the efficient utilization of spectrum resources, optimization of communication quality, and intelligent communication have become critical. Radio map reconstruction is essential for enabling advanced applications, yet challenges such as complex signal propagation and sparse data hinder accurate reconstruction. To address these issues, we propose the **Radio Map Diffusion Model (RMDM)**, a physics-informed framework that integrates **Physics-Informed Neural Networks (PINNs)** to incorporate constraints like the **Helmholtz equation**. RMDM employs a dual U-Net architecture: the first ensures physical consistency by minimizing PDE residuals, boundary conditions, and source constraints, while the second refines predictions via diffusion-based denoising. By leveraging physical laws, RMDM significantly enhances accuracy, robustness, and generalization. Experiments demonstrate that RMDM outperforms state-of-the-art methods, achieving **NMSE of 0.0031** and **RMSE of 0.0125** under the Static RM (SRM) setting, and **NMSE of 0.0047** and **RMSE of 0.0146** under the Dynamic RM (DRM) setting. These results establish a novel paradigm for integrating physics-informed and data-driven approaches in radio map reconstruction, particularly under sparse data conditions.
• Abstract（参考訳）: 無線通信技術の急速な発展に伴い、スペクトル資源の効率的な利用、通信品質の最適化、インテリジェント通信が重要になっている。 無線マップの再構成は高度なアプリケーションの実現には不可欠であるが、複雑な信号伝搬やスパースデータといった課題は正確な再構築を妨げている。 これらの問題に対処するために、**Radio Map Diffusion Model (RMDM)*を提案し、***Physics-Informed Neural Networks (PINN)*を統合し、**Helmholtz equation**のような制約を組み込む。 1つはPDE残差、境界条件、およびソース制約を最小化することで物理的整合性を保証する。 物理法則を活用することにより、RMDMは精度、堅牢性、一般化を著しく向上させる。 実験により、RMDMは最先端の手法よりも優れており、静的RM(SRM)設定では**NMSE、0.0125**の**RMSE、動的RM(DRM)設定では**NMSE、0.0047*の***RMSE、動的RM(DRM)設定では0.0146*の***RMSEが達成されている。 これらの結果は、特にスパースデータ条件下での無線地図再構成において、物理インフォームドとデータ駆動のアプローチを統合するための新しいパラダイムを確立している。

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