論文の概要: RadioDiff-Flux: Efficient Radio Map Construction via Generative Denoise Diffusion Model Trajectory Midpoint Reuse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02790v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 07:57:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.850623
• Title: RadioDiff-Flux: Efficient Radio Map Construction via Generative Denoise Diffusion Model Trajectory Midpoint Reuse
• Title（参考訳）: RadioDiff-Flux: 生成的ノイズ拡散モデル軌道中点再使用による効率的な無線マップ構築
• Authors: Xiucheng Wang, Peilin Zheng, Honggang Jia, Nan Cheng, Ruijin Sun, Conghao Zhou, Xuemin Shen,
• Abstract要約: 新たな2段階遅延拡散フレームワークであるRadioDiff-Fluxを提案する。 静的環境モデリングを動的洗練から切り離し、事前計算された中間点の再利用を可能にする。 実験の結果、RadioDiff-Fluxは0.15%の精度で最大50の加速を達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.75920327873279
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate radio map (RM) construction is essential to enabling environment-aware and adaptive wireless communication. However, in future 6G scenarios characterized by high-speed network entities and fast-changing environments, it is very challenging to meet real-time requirements. Although generative diffusion models (DMs) can achieve state-of-the-art accuracy with second-level delay, their iterative nature leads to prohibitive inference latency in delay-sensitive scenarios. In this paper, by uncovering a key structural property of diffusion processes: the latent midpoints remain highly consistent across semantically similar scenes, we propose RadioDiff-Flux, a novel two-stage latent diffusion framework that decouples static environmental modeling from dynamic refinement, enabling the reuse of precomputed midpoints to bypass redundant denoising. In particular, the first stage generates a coarse latent representation using only static scene features, which can be cached and shared across similar scenarios. The second stage adapts this representation to dynamic conditions and transmitter locations using a pre-trained model, thereby avoiding repeated early-stage computation. The proposed RadioDiff-Flux significantly reduces inference time while preserving fidelity. Experiment results show that RadioDiff-Flux can achieve up to 50 acceleration with less than 0.15% accuracy loss, demonstrating its practical utility for fast, scalable RM generation in future 6G networks.
• Abstract（参考訳）: 環境に配慮し、適応的な無線通信を実現するためには、正確な無線マップ(RM)の構築が不可欠である。 しかし、高速ネットワークエンティティと高速な環境によって特徴づけられる将来の6Gシナリオでは、リアルタイム要件を満たすことは非常に困難である。 生成拡散モデル(DM)は第2レベルの遅延を伴う最先端の精度を達成することができるが、その反復性は遅延感受性シナリオにおける推論遅延を禁止している。 本稿では,拡散過程の鍵となる構造的特性を明らかにすることにより,遅延中点が意味論的に類似した場面で高度に一貫した状態を維持した上で,静的環境モデリングを動的改善から切り離し,事前計算中点の再利用により冗長な復調を回避できる新しい2段階遅延拡散フレームワークRadioDiff-Fluxを提案する。 特に、第1ステージは静的シーン機能のみを使用して粗い潜在表現を生成し、同様のシナリオでキャッシュと共有が可能である。 第2段階は、この表現を事前訓練されたモデルを用いて動的条件や送信機の位置に適応させ、初期計算の繰り返しを避ける。 提案したRadioDiff-Fluxは、忠実性を維持しながら推論時間を著しく短縮する。 実験結果から、RadioDiff-Fluxは0.15%未満の精度で最大50の高速化を実現でき、将来の6Gネットワークにおける高速でスケーラブルなRM生成の実用性を示している。

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