論文の概要: Diffusion^2: Turning 3D Environments into Radio Frequency Heatmaps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02274v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 17:50:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.269869
• Title: Diffusion^2: Turning 3D Environments into Radio Frequency Heatmaps
• Title（参考訳）: 拡散^2:3次元環境を高周波熱マップに変換する
• Authors: Kyoungjun Park, Yifan Yang, Changhan Ge, Lili Qiu, Shiqi Jiang,
• Abstract要約: 広帯域のRF信号の伝搬をモデル化するために3次元点雲を用いた拡散に基づくDiffusion2を導入する。 また,Diffusion2では,RF信号の周波数帯域や環境条件の挙動を推定し,誤差の差は既存の手法に比べて1.9dB,27倍速かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.678929276882299
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling radio frequency (RF) signal propagation is essential for understanding the environment, as RF signals offer valuable insights beyond the capabilities of RGB cameras, which are limited by the visible-light spectrum, lens coverage, and occlusions. It is also useful for supporting wireless diagnosis, deployment, and optimization. However, accurately predicting RF signals in complex environments remains a challenge due to interactions with obstacles such as absorption and reflection. We introduce Diffusion^2, a diffusion-based approach that uses 3D point clouds to model the propagation of RF signals across a wide range of frequencies, from Wi-Fi to millimeter waves. To effectively capture RF-related features from 3D data, we present the RF-3D Encoder, which encapsulates the complexities of 3D geometry along with signal-specific details. These features undergo multi-scale embedding to simulate the actual RF signal dissemination process. Our evaluation, based on synthetic and real-world measurements, demonstrates that Diffusion^2 accurately estimates the behavior of RF signals in various frequency bands and environmental conditions, with an error margin of just 1.9 dB and 27x faster than existing methods, marking a significant advancement in the field. Refer to https://rfvision-project.github.io/ for more information.
• Abstract（参考訳）: RF信号は、可視光スペクトル、レンズカバレッジ、オクルージョンによって制限されるRGBカメラの能力を超えて、貴重な洞察を提供するため、環境を理解するためにはRF信号のモデル化が不可欠である。 また、無線診断、デプロイメント、最適化をサポートするのにも有用である。 しかし、複雑な環境下でのRF信号の正確な予測は、吸収や反射のような障害物との相互作用のため、依然として困難である。 拡散型アプローチであるDiffusion^2を導入し、Wi-Fiからミリ波まで幅広い周波数でRF信号の伝搬をモデル化する。 3DデータからRF関連特徴を効果的に捉えるため,RF-3Dエンコーダ(RF-3D Encoder)を提案する。 これらの特徴は、実際のRF信号の拡散過程をシミュレートするために、マルチスケールの埋め込みを行う。 その結果,Diffusion^2は様々な周波数帯域および環境条件におけるRF信号の挙動を,既存の手法よりも1.9dB,27倍の誤差率で正確に推定し,この分野における顕著な進歩を示すことがわかった。 詳細はhttps://rfvision-project.github.io/を参照のこと。

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