論文の概要: Planar Gaussian Splatting with Bilinear Spatial Transformer for Wireless Radiance Field Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25945v1
- Date: Fri, 17 Apr 2026 12:19:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.237948
- Title: Planar Gaussian Splatting with Bilinear Spatial Transformer for Wireless Radiance Field Reconstruction
- Title（参考訳）: 無線放射場再構成のためのバイリニア空間変換器を用いた平面ガウス散乱
- Abstract要約: 無線放射場(WRF)再構成は,3次元空間と方向の無線周波数特性の連続的,問合せ可能な表現を学習することを目的としている。
本稿では3次元GSの表現性を保ちながら不要な投影を除去する平面GSフレームワークであるBiSplat-WRFを紹介する。
双線形空間変換器(BST)は、角格子上の原始的関係を集約し、注意を通して長距離電磁的依存関係を捕捉する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.36992948504474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wireless radiance field (WRF) reconstruction aims to learn a continuous, queryable representation of radio frequency characteristics over 3D space and direction, from which specific quantities, such as the spatial power spectrum (SPS) at a receiver given a transmitter position, can be predicted. While Gaussian splatting (GS)-based method has surpassed Neural Radiance Fields (NeRF)-based method for this task, existing adaptations largely transplant vision pipelines, limiting physical interpretability and accuracy. We introduce BiSplat-WRF, a planar GS framework that retains the expressiveness of 3D GS while removing unnecessary projections and incorporating global EM coupling and mutual scattering among primitives. Each primitive is a 2D planar Gaussian with 3D coordinates, rendered directly on the angular domain of the SPS. A bilinear spatial transformer (BST) aggregates inter-primitive relations on an angular grid and, via attention, captures long-range electromagnetic dependencies, thereby enforcing globally aware EM interactions that reflect the complex physics of the wireless environment. On spatial spectrum synthesis task, BiSplat-WRF surpasses NeRF-based and prior GS-based baselines with respect to the Structural Similarity Index (SSIM); comprehensive ablation studies validate the contribution of BST. We also provide a larger BiSplat-WRF+ variant that further increases SSIM at a higher computation cost, serving as a strong reference for future studies.
- Abstract（参考訳）: 無線放射界再構成(WRF)は,送信機位置が与えられた受信機における空間パワースペクトル(SPS)などの特定の量から,3次元空間と方向の無線周波数特性の連続的,問い合わせ可能な表現を学習することを目的としている。
ガウススプラッティング法(GS法)はニューラル・ラディアンス・フィールド法(NeRF法)を超越しているが、既存の適応法は主に視覚パイプラインを移植し、物理的解釈可能性と精度を制限している。
3次元GSの表現性を保ちながら、不要な投影を除去し、プリミティブ間の大域的EM結合と相互散乱を取り入れた平面GSフレームワークであるBiSplat-WRFを紹介する。
各プリミティブは3次元座標を持つ2次元平面ガウスであり、SPSの角領域に直接描画される。
バイリニア空間変換器(BST)は、角格子上の原始的関係を集約し、注意を通して長距離電磁的依存関係を捕捉し、無線環境の複雑な物理を反映した世界的なEM相互作用を強制する。
空間スペクトル合成タスクにおいて、BiSplat-WRFは、構造類似度指数(SSIM)に関して、NeRFベースおよびそれ以前のGSベースベースラインを超え、包括的アブレーション研究はBSTの寄与を検証する。
また、より大規模なBiSplat-WRF+変異体も提供し、SSIMをより高い計算コストで向上させ、将来の研究の強力な参考となる。
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