論文の概要: Scalable RF Simulation in Generative 4D Worlds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12176v1
• Date: Sat, 16 Aug 2025 23:02:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.605206
• Title: Scalable RF Simulation in Generative 4D Worlds
• Title（参考訳）: 次世代4次元世界におけるスケーラブルRFシミュレーション
• Abstract要約: WaveVerseはプロンプトベースでスケーラブルなフレームワークで、生成された屋内シーンのリアルなRF信号を人間の動きでシミュレートする。 条件付き人体運動生成におけるアプローチの有効性を実証し,ビームフォーミングと呼吸監視に位相コヒーレンスがどのように適用されているかを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.977761033016503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radio Frequency (RF) sensing has emerged as a powerful, privacy-preserving alternative to vision-based methods for indoor perception tasks. However, collecting high-quality RF data in dynamic and diverse indoor environments remains a major challenge. To address this, we introduce WaveVerse, a prompt-based, scalable framework that simulates realistic RF signals from generated indoor scenes with human motions. WaveVerse introduces a language-guided 4D world generator, which includes a state-aware causal transformer for human motion generation conditioned on spatial constraints and texts, and a phase-coherent ray tracing simulator that enables the simulation of accurate and coherent RF signals. Experiments demonstrate the effectiveness of our approach in conditioned human motion generation and highlight how phase coherence is applied to beamforming and respiration monitoring. We further present two case studies in ML-based high-resolution imaging and human activity recognition, demonstrating that WaveVerse not only enables data generation for RF imaging for the first time, but also consistently achieves performance gain in both data-limited and data-adequate scenarios.
• Abstract（参考訳）: RF(Radio Frequency)センシングは、屋内知覚タスクのための視覚ベースの方法に代わる、強力なプライバシー保護手段として登場した。 しかし、ダイナミックで多様な屋内環境において高品質なRFデータを収集することは大きな課題である。 そこで本研究では,人間の動きで生成された屋内シーンから現実的なRF信号をシミュレートする,プロンプトベースでスケーラブルなフレームワークWaveVerseを紹介する。 WaveVerseは、空間的制約とテキストに条件付けされた人間の動作生成のための状態認識因果変換器と、正確で一貫性のあるRF信号のシミュレーションを可能にする位相コヒーレント線追跡シミュレータを含む、言語誘導4Dワールドジェネレータを導入している。 条件付き人体運動生成におけるアプローチの有効性を実証し,ビームフォーミングと呼吸監視に位相コヒーレンスがどのように適用されているかを明らかにする。 さらに、機械学習に基づく高解像度画像と人間の活動認識における2つのケーススタディを示し、WaveVerseが初めてRFイメージングのためのデータ生成を可能にするだけでなく、データ制限とデータ整合性の両方のシナリオにおいて、一貫して性能向上を実現していることを示した。

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