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
- Authors: Zhiwei Zheng, Dongyin Hu, Mingmin Zhao,
- 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。
関連論文リスト
- TIR-Diffusion: Diffusion-based Thermal Infrared Image Denoising via Latent and Wavelet Domain Optimization [11.970228442183476]
本稿では拡散型TIR画像復調フレームワークを提案する。
提案手法は、遅延空間と離散ウェーブレット変換(DWT)/二重ツリー複合ウェーブレット変換(DTCWT)の損失を組み合わせた新しい損失関数を用いてモデルを微調整する。
ベンチマークデータセットの実験は、最先端のデノナイジング手法と比較して、我々のアプローチの優れた性能を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-30T06:27:32Z) - Bridging Simulation and Reality: A 3D Clustering-Based Deep Learning Model for UAV-Based RF Source Localization [0.0]
無人航空機(UAV)は、地上法よりもRFソースの局所化に大きな利点をもたらす。
近年のディープラーニング(DL)の進歩は,特に屋外シナリオにおいて,局所化の精度をさらに高めた。
本稿では、3Dクラスタリングに基づく特徴抽出をロバストなローカライゼーションに活用するDLベースの3DクラスタベースRealAdaptRNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-02T05:48:44Z) - UltraRay: Introducing Full-Path Ray Tracing in Physics-Based Ultrasound Simulation [40.1753412384811]
レイトレーシングアルゴリズムを用いてエコーデータを生成する新しい超音波シミュレーションパイプラインを提案する。
先進的な超音波イメージングを再現するため,平面波イメージングに最適化されたレイエミッション方式を導入し,遅延とステアリング機能を取り入れた。
提案手法であるUltraRayは,視覚的品質の向上だけでなく,シミュレーション画像のリアリズムの向上にも寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-10T10:07:41Z) - A Novel Diffusion Model for Pairwise Geoscience Data Generation with Unbalanced Training Dataset [8.453075713579631]
UB-Diff'はマルチモーダルなペア型科学データ生成のための新しい拡散モデルである。
1つの大きな革新は、1対2のエンコーダ・デコーダネットワーク構造であり、コラテント表現からペアのデータを確実に得ることができる。
OpenFWIデータセットの実験結果から,UB-DiffはFr'echet Inception Distance(FID)スコアとペア評価において,既存の技術よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-01T19:49:38Z) - RaSim: A Range-aware High-fidelity RGB-D Data Simulation Pipeline for Real-world Applications [55.24463002889]
我々は深度データ合成に焦点をあて、レンジ対応RGB-Dデータシミュレーションパイプライン(RaSim)を開発した。
特に、実世界のセンサーの撮像原理を模倣して高忠実度深度データを生成する。
RaSimは、下流のRGB-D知覚タスクで微調整をすることなく、現実世界のシナリオに直接適用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-05T08:52:32Z) - Towards High-quality HDR Deghosting with Conditional Diffusion Models [88.83729417524823]
高ダイナミックレンジ(LDR)画像は、既存のディープニューラルネットワーク(DNN)技術により、複数の低ダイナミックレンジ(LDR)画像から復元することができる。
DNNは、LDR画像が飽和度と大きな動きを持つ場合、ゴーストアーティファクトを生成する。
拡散モデルの条件としてLDR特徴を利用する画像生成としてHDRデゴースト問題を定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T01:53:55Z) - Machine learning for phase-resolved reconstruction of nonlinear ocean
wave surface elevations from sparse remote sensing data [37.69303106863453]
ニューラルネットワークを用いた位相分解波面再構成のための新しい手法を提案する。
提案手法は,一次元格子を用いた合成的かつ高精度な訓練データを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T12:30:26Z) - Joint fMRI Decoding and Encoding with Latent Embedding Alignment [77.66508125297754]
我々はfMRIデコーディングと符号化の両方に対処する統合フレームワークを導入する。
本モデルでは、fMRI信号から視覚刺激を同時に回復し、統合された枠組み内の画像から脳活動を予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-26T14:14:58Z) - Synthetic Wave-Geometric Impulse Responses for Improved Speech
Dereverberation [69.1351513309953]
室内インパルス応答 (RIR) の低周波成分を正確にシミュレートすることが, 良好な脱ヴァーベレーションを実現する上で重要であることを示す。
本研究では, ハイブリッド合成RIRで訓練された音声残響モデルが, 従来の幾何線トレーシング法により学習されたRIRで訓練されたモデルよりも優れていたことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-10T20:15:23Z) - VMRF: View Matching Neural Radiance Fields [57.93631771072756]
VMRFは、カメラポーズやカメラポーズの分布に関する事前知識を必要とせずに、効果的なNeRFトレーニングを可能にする、革新的な視野マッチングNeRFである。
VMRFは、不均衡な最適輸送を利用するビューマッチングスキームを導入し、レンダリングされた画像をランダムにカメラのポーズで対応する実画像にマッピングする特徴輸送計画を生成する。
特徴伝達プランをガイダンスとして、レンダリング画像と実画像の相対的なポーズを予測することにより、初期ランダム化されたカメラポーズを補正する新しいポーズキャリブレーション手法を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-06T12:26:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。