論文の概要: EnvCDiff: Joint Refinement of Environmental Information and Channel Fingerprints via Conditional Generative Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07894v1
• Date: Mon, 12 May 2025 01:36:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.265648
• Title: EnvCDiff: Joint Refinement of Environmental Information and Channel Fingerprints via Conditional Generative Diffusion Model
• Title（参考訳）: EnvCDiff:条件付き生成拡散モデルによる環境情報とチャネルフィンガープリントの複合化
• Authors: Zhenzhou Jin, Li You, Xiang-Gen Xia, Xiqi Gao,
• Abstract要約: 本稿では、条件生成学習アプローチ、すなわち、カスタマイズされた条件生成拡散モデル(CDiff)を提案する。 提案するCDiffは環境情報とCFを同時に洗練し,EnvCFと呼ばれる環境情報を含むきめ細かいCFを再構築する。 実験の結果,提案手法はベースラインに比べてEnvCF構築性能を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.375884054419714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The paradigm shift from environment-unaware communication to intelligent environment-aware communication is expected to facilitate the acquisition of channel state information for future wireless communications. Channel Fingerprint (CF), as an emerging enabling technology for environment-aware communication, provides channel-related knowledge for potential locations within the target communication area. However, due to the limited availability of practical devices for sensing environmental information and measuring channel-related knowledge, most of the acquired environmental information and CF are coarse-grained, insufficient to guide the design of wireless transmissions. To address this, this paper proposes a deep conditional generative learning approach, namely a customized conditional generative diffusion model (CDiff). The proposed CDiff simultaneously refines environmental information and CF, reconstructing a fine-grained CF that incorporates environmental information, referred to as EnvCF, from its coarse-grained counterpart. Experimental results show that the proposed approach significantly improves the performance of EnvCF construction compared to the baselines.
• Abstract（参考訳）: 環境認識通信から知的環境認識通信へのパラダイムシフトは、将来の無線通信のためのチャネル状態情報の取得を容易にすることが期待されている。 チャネルフィンガープリント(CF)は、環境に配慮した通信を可能にする技術として、ターゲット通信領域内の潜在的な位置についてチャネル関連の知識を提供する。 しかし, 環境情報の検出やチャネル関連知識の測定を行う実用的な装置が限られているため, 取得した環境情報やCFの大部分は粗粒であり, 無線伝送の設計を導くには不十分である。 そこで本研究では,条件付き生成拡散モデル (CDiff) という,条件付き生成学習手法を提案する。 提案するCDiffは環境情報とCFを同時に洗練し,環境情報を包含する細粒なCFを,粗粒のCFから再構築する。 実験の結果,提案手法はベースラインに比べてEnvCF構築性能を著しく向上させることがわかった。

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