論文の概要: TWIST: Closed-Loop token Synchronization for Application-Aware Wireless Digital Twins
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27205v1
- Date: Tue, 26 May 2026 15:59:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-27 17:51:42.398967
- Title: TWIST: Closed-Loop token Synchronization for Application-Aware Wireless Digital Twins
- Title（参考訳）: TWIST: アプリケーション対応無線デジタル双極子のためのクローズドループトークン同期
- Authors: Sige Liu, Kezhi Wang,
- Abstract要約: TWISTは各物理観測をトークンとして表現し、この状態を無線リンク上で同期させる。
動的道路シーンのディジタルツインシナリオの実験は、TWISTがトラフィック状態の推論とセマンティックツインステート同期を改善していることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.091462200232835
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wireless digital twins require repeated synchronization between a time-evolving physical scene and its digital counterpart under limited and time-varying communication resources. For perception-centric twins, pixel-domain transmission or uniformly protected bitstreams can be mismatched to the semantic state consumed by twin-side applications. This paper proposes TWIST, a closed-loop token synchronization framework for application-aware wireless digital twins. TWIST represents each physical observation as a token and synchronizes this state over a wireless link, rather than optimizing visual reconstruction. Token positions are grouped by task relevance and protected through mode-conditioned unequal error protection under low-, medium-, and high-synchronization modes. At the twin side, decoding confidence converts unreliable hard token decisions into erasures, which are restored by a completion model before updating the semantic twin state. The recovered state supports traffic-state inference and generates compact feedback statistics, including channel quality, receiver uncertainty, semantic drift, and application priority, for subsequent mode adaptation. Experiments on a dynamic road-scene digital-twin scenario show that TWIST improves traffic-state inference and semantic twin-state synchronization compared with fixed-mode and channel-only adaptation strategies, while reducing the average synchronization cost relative to always-high transmission.
- Abstract（参考訳）: 無線デジタル双対は、時間的に変化する物理的シーンと、時間的に異なる通信リソースの下でのデジタルシーンの繰り返し同期を必要とする。
知覚中心のツインでは、ピクセルドメインの送信や一様に保護されたビットストリームは、ツインサイドアプリケーションによって消費されるセマンティック状態と一致しない。
本稿では,アプリケーション対応無線デジタルツインのためのクローズドループトークン同期フレームワークであるTWISTを提案する。
TWISTは、各物理観測をトークンとして表現し、視覚的再構成を最適化するのではなく、無線リンク上でこの状態を同期する。
トークン位置はタスク関連性によってグループ化され、低、中、高同期モード下でモード条件の不等なエラー保護によって保護される。
ツイン側では、復号信頼度は信頼できないハードトークンの決定を消去に変換し、セマンティックツイン状態を更新する前に完了モデルで復元する。
回復した状態は、トラフィック状態の推測をサポートし、その後のモード適応のために、チャネル品質、レシーバの不確実性、セマンティックドリフト、アプリケーション優先性を含む、コンパクトなフィードバック統計を生成する。
動的路面デジタルツインシナリオの実験により、TWISTは、固定モードやチャネルのみの適応戦略と比較して、トラフィック状態の推論とセマンティックツインステート同期を改善しつつ、常時高伝送に対する平均同期コストを低減した。
関連論文リスト
- From Synchrony to Sequence: Exo-to-Ego Generation via Interpolation [54.68405211129937]
Exo-Seqto-Egoビデオ生成は、同期された3人称と対応するカメラポーズから1人称ビューを合成することを目的としている。
同期されたExo-egoデータは本質的に時間的不連続を導入し、標準ビデオ生成ベンチマークのスムーズな動作仮定に違反する。
我々は、ソースとターゲットビデオの間に補間して単一の連続信号を形成するシーケンシャルシーケンスモデルであるSyn2Ex-Forcingを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-15T12:32:25Z) - CoSyncDiT: Cognitive Synchronous Diffusion Transformer for Movie Dubbing [76.74048814837336]
映画ダビングは、ターゲット映像中の唇の動きと同期しながら、参照音声の音声アイデンティティを保持する音声を合成することを目的としている。
既存の方法は正確なリップシンクを達成できず、持続時間レベルでの明示的なアライメントによって自然性を欠いている。
認知同期拡散変換器(CoSync-DiT)により駆動される新しいフローマッチング型フィルムダビングフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-14T05:03:57Z) - OmniForcing: Unleashing Real-time Joint Audio-Visual Generation [51.031726911410594]
最近のジョイントオーディオ・視覚拡散モデルは、優れた生成品質を実現するが、高いレイテンシーに悩まされる。
OmniForcingは、オフラインの双方向拡散モデルを高忠実度ストリーミングオートレジェネレータに蒸留する最初のフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-12T08:17:36Z) - Resi-VidTok: An Efficient and Decomposed Progressive Tokenization Framework for Ultra-Low-Rate and Lightweight Video Transmission [35.3961976297755]
Resi-VidTokは、超低レートで軽量なビデオ伝送のためのレジリエント・トークン化対応フレームワークである。
重要なコントリビューションは、差分時間トークンコーディングを統合するビデオのためのレジリエントな1Dトークン化パイプラインである。
その結果, チャネル帯域幅比 (CBR) が0.0004, 30fps以上のリアルタイム再構成では, 頑健な視覚的・意味的整合性を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-28T22:02:36Z) - Channel-adaptive Cross-modal Generative Semantic Communication for Point Cloud Transmission [31.144719637429567]
我々は,GenSeC-PC と呼ばれる PC 伝送のためのクロスモーダル・ジェネリック・セマンティック・コミュニケーション (SemCom) を提案する。
GenSeC-PCは、画像と点雲を融合させるセマンティックエンコーダを使用し、画像は非送信側情報として機能する。
そこで我々は,ロバスト伝送とシステム複雑性の低減を図るために,合理化・非対称なチャネル適応型共同セマンティックチャネル符号化アーキテクチャを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-03T01:14:58Z) - Tuning-Free Multi-Event Long Video Generation via Synchronized Coupled Sampling [81.37449968164692]
ビデオ全体にわたってデノイングパスを同期する新しい推論フレームワークであるシンクロナイズド結合サンプリング(SynCoS)を提案する。
提案手法は, シームレスな局所遷移を保証し, グローバルコヒーレンスを強制する2つの相補的なサンプリング戦略を組み合わせる。
大規模な実験により、SynCoSは、よりスムーズな遷移とより優れた長距離コヒーレンスを実現し、マルチイベント長ビデオ生成を大幅に改善することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-11T16:43:45Z) - Synchronous Multi-modal Semantic Communication System with Packet-level Coding [20.397350999784276]
パケットレベル符号化を用いた同期型マルチモーダルセマンティック通信システム(SyncSC)を提案する。
意味的・時間的同期を実現するため、3Dモーフィブルモード(3DMM)係数とテキストを意味論として送信する。
消去チャネル下でのセマンティックパケットの保護を目的として,パケット損失率が高い場合でも一定の視覚的品質を維持できるパケットレベルフォワード誤り訂正法(PacSC)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-08T15:42:00Z) - Edge Continual Learning for Dynamic Digital Twins over Wireless Networks [68.65520952712914]
デジタルツイン(DT)は、現実世界とメタバースの間の重要なリンクを構成する。
本稿では,物理的双生児とそれに対応するサイバー双生児の親和性を正確にモデル化する新しいエッジ連続学習フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,破滅的忘れ込みに対して頑健な,高精度かつ同期的なCTモデルを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-10T23:25:37Z)
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。