論文の概要: Photon Splatting: A Physics-Guided Neural Surrogate for Real-Time Wireless Channel Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04595v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 01:18:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.248329
• Title: Photon Splatting: A Physics-Guided Neural Surrogate for Real-Time Wireless Channel Prediction
• Title（参考訳）: Photon Splatting: リアルタイム無線チャネル予測のための物理誘導型ニューラルネットワークサロゲート
• Authors: Ge Cao, Gabriele Gradoni, Zhen Peng,
• Abstract要約: 本稿では,複雑な環境下でのリアルタイム無線チャネル予測のための物理誘導型ニューラルサロゲートモデルであるPhoton Splattingを提案する。 そこで本研究では,標準的な3Dシーンから,1000台の受信機を備えた複雑な屋内カフェまで,一連の実験を通じて,フレームワークの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7481353610175474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Photon Splatting, a physics-guided neural surrogate model for real-time wireless channel prediction in complex environments. The proposed framework introduces surface-attached virtual sources, referred to as photons, which carry directional wave signatures informed by the scene geometry and transmitter configuration. At runtime, channel impulse responses (CIRs) are predicted by splatting these photons onto the angular domain of the receiver using a geodesic rasterizer. The model is trained to learn a physically grounded representation that maps transmitter-receiver configurations to full channel responses. Once trained, it generalizes to new transmitter positions, antenna beam patterns, and mobile receivers without requiring model retraining. We demonstrate the effectiveness of the framework through a series of experiments, from canonical 3D scenes to a complex indoor cafe with 1,000 receivers. Results show 30 millisecond-level inference latency and accurate CIR predictions across a wide range of configurations. The approach supports real-time adaptability and interpretability, making it a promising candidate for wireless digital twin platforms and future 6G network planning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な環境下でのリアルタイム無線チャネル予測のための物理誘導型ニューラルサロゲートモデルであるPhoton Splattingを提案する。 提案フレームワークでは,空間形状や送信機構成から入力される指向性波動シグネチャを搬送する,光子と呼ばれる表面アタッチメント仮想ソースを導入している。 チャネルインパルス応答(チャネルインパルス応答、CIR)は、ジオデシックラスタライザを用いて、受信機の角領域にこれらの光子をスプレイすることで予測される。 このモデルは、送信機と受信機の構成を完全なチャネル応答にマッピングする物理的に接地された表現を学ぶために訓練される。 トレーニングが完了すると、モデルの再訓練を必要とせず、新しい送信機の位置、アンテナビームパターン、移動体受信機に一般化される。 そこで本研究では,標準的な3Dシーンから,1000台の受信機を備えた複雑な屋内カフェまで,一連の実験を通じて,フレームワークの有効性を実証する。 その結果、30ミリ秒レベルの推論遅延と、幅広い構成にわたる正確なCIR予測が得られた。 このアプローチはリアルタイム適応性と解釈性をサポートし、ワイヤレスデジタルツインプラットフォームと将来の6Gネットワーク計画の候補となる。

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