論文の概要: RadioDiff-$k^2$: Helmholtz Equation Informed Generative Diffusion Model for Multi-Path Aware Radio Map Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15623v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 06:28:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 22:07:21.351728
• Title: RadioDiff-$k^2$: Helmholtz Equation Informed Generative Diffusion Model for Multi-Path Aware Radio Map Construction
• Title（参考訳）: RadioDiff-$k^2$: Helmholtz方程式インフォームド生成拡散モデルによるマルチパス対応無線地図構築
• Authors: Xiucheng Wang, Qiming Zhang, Nan Cheng, Ruijin Sun, Zan Li, Shuguang Cui, Xuemin Shen,
• Abstract要約: 物理インフォームド・ジェネレーティブ・ラーニング・アプローチであるRadioDiff-$bmk2$を提案する。 我々は,無線伝搬に影響を与える臨界空間特性に対応するEM特異点と,ヘルムホルツ方程式の負波数で定義される領域との直接対応を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.96295462931168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel physics-informed generative learning approach, termed RadioDiff-$\bm{k^2}$, for accurate and efficient multipath-aware radio map (RM) construction. As wireless communication evolves towards environment-aware paradigms, driven by the increasing demand for intelligent and proactive optimization in sixth-generation (6G) networks, accurate construction of RMs becomes crucial yet highly challenging. Conventional electromagnetic (EM)-based methods, such as full-wave solvers and ray-tracing approaches, exhibit substantial computational overhead and limited adaptability to dynamic scenarios. Although, existing neural network (NN) approaches have efficient inferencing speed, they lack sufficient consideration of the underlying physics of EM wave propagation, limiting their effectiveness in accurately modeling critical EM singularities induced by complex multipath environments. To address these fundamental limitations, we propose a novel physics-inspired RM construction method guided explicitly by the Helmholtz equation, which inherently governs EM wave propagation. Specifically, we theoretically establish a direct correspondence between EM singularities, which correspond to the critical spatial features influencing wireless propagation, and regions defined by negative wave numbers in the Helmholtz equation. Based on this insight, we design an innovative dual generative diffusion model (DM) framework comprising one DM dedicated to accurately inferring EM singularities and another DM responsible for reconstructing the complete RM using these singularities along with environmental contextual information. Our physics-informed approach uniquely combines the efficiency advantages of data-driven methods with rigorous physics-based EM modeling, significantly enhancing RM accuracy, particularly in complex propagation environments dominated by multipath effects.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RadioDiff-$\bm{k^2}$と呼ばれる物理情報を用いた新しい生成学習手法を提案する。 無線通信が環境に配慮したパラダイムへと進化するにつれて,第6世代(6G)ネットワークにおける知的・能動的最適化の需要が高まっているため,RMの正確な構築は極めて困難である。 フルウェーブ・ソルバ(英語版)やレイトレーシング・アプローチ(英語版)のような従来の電磁法は、計算オーバーヘッドが大きく、動的シナリオへの適応性は限られている。 既存のニューラルネットワーク(NN)アプローチは、効率的な推論速度を持つが、EM波伝播の基礎物理学を十分に考慮していないため、複雑なマルチパス環境によって引き起こされる重要なEM特異点を正確にモデル化する上での有効性が制限されている。 これらの基本的制約に対処するために,Helmholtz方程式によって明確に導かれる物理に着想を得た新しいRM構成法を提案し,EM波伝搬を本質的に支配する。 具体的には、無線伝搬に影響を与える臨界空間特性に対応するEM特異点と、ヘルムホルツ方程式の負波数で定義される領域との直接対応を理論的に確立する。 この知見に基づいて、EM特異点を正確に推定する1つのDMと、これらの特異点と環境コンテキスト情報とを用いて完全なRMを再構築するもう1つのDMからなる、革新的な二重生成拡散モデル(DM)フレームワークを設計する。 我々の物理インフォームドアプローチは、特にマルチパス効果に支配される複雑な伝搬環境において、データ駆動法と厳密な物理に基づくEMモデリングの効率性を一意に組み合わせ、RMの精度を大幅に向上させる。

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