論文の概要: Bridging the Sampling Distribution Shift in Radio Map Estimation: A Trajectory-Aware Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28234v1
• Date: Wed, 27 May 2026 09:47:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.950164
• Title: Bridging the Sampling Distribution Shift in Radio Map Estimation: A Trajectory-Aware Paradigm
• Title（参考訳）: 無線地図推定におけるサンプリング分布シフトのブリッジ:軌道対応パラダイム
• Abstract要約: 学習に基づく無線地図推定(RME)は、UAV支援無線センシングにおいて重要な役割を担い、カバレッジ予測やネットワーク最適化といったタスクを可能にする。 現在のほとんどの手法では、ランダムサンプリングに基づいて独立に同一に分散されたトレーニングとテストの設定を前提としている。 このミスマッチはサンプリング分布シフトを導入し、空間場回復の本質的な困難を増大させる。 そこで本研究では,Triggered Trajectory-Based (ST-TBS) に基づくトラジェクティブ・アウェア・トレーニング・パラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.549188944529753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based radio map estimation (RME) plays a critical role in UAV-assisted wireless sensing, enabling tasks such as coverage prediction and network optimization. Most current methods assume an independently and identically distributed (i.i.d.) training and testing setting based on random sampling. However, practical UAV measurements are collected sequentially along feasible trajectories, resulting in highly structured and spatially correlated patterns. This mismatch introduces a sampling distribution shift that increases the intrinsic difficulty of spatial field recovery and compromises the generalization of models trained under i.i.d. assumptions. To mitigate this issue, we propose a trajectory-aware training paradigm based on Stochastic-Triggered Trajectory-Based Sampling (ST-TBS), which preserves trajectory continuity while introducing sampling variability. Moreover, from a statistical perspective, we show that trajectory-based sampling reduces spatial diversity and increases information redundancy compared to random sampling. Extensive experiments on the RadioMapSeer and SpectrumNet datasets demonstrate that models trained with random sampling suffer significant performance degradation under trajectory-based observations, with RMSE increasing from 0.0391 to 0.2632 on SpectrumNet. Conversely, our proposed ST-TBS method effectively reduces the RMSE to 0.0571. These results highlight the necessity of aligning training and deployment sampling distributions for reliable RME.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づく無線地図推定(RME)は、UAV支援無線センシングにおいて重要な役割を担い、カバレッジ予測やネットワーク最適化といったタスクを可能にする。 現在のほとんどの手法では、ランダムサンプリングに基づいて独立に同一に分散されたトレーニングとテストの設定を前提としている。 しかし、実際のUAV測定は、実現可能な軌道に沿って順次収集され、高度に構造化され、空間的に相関したパターンとなる。 このミスマッチはサンプリング分布シフトを導入し、空間場回復の本質的な困難を増大させ、i.d.仮定の下で訓練されたモデルの一般化を損なう。 この問題を軽減するため,Stochastic-Triggered Trajectory-Based Smpling (ST-TBS) に基づくトラジェクティブ・アウェア・トレーニング・パラダイムを提案する。 さらに, 統計的観点から, 軌道に基づくサンプリングは空間的多様性を低減し, ランダムサンプリングと比較して情報冗長性を増大させることを示した。 RadioMapSeerとSpectrumNetデータセットの大規模な実験では、ランダムサンプリングで訓練されたモデルが軌道に基づく観測で顕著な性能低下を被り、RMSEはSpectrumNetで0.0391から0.2632に増加した。 逆に,提案手法はRMSEを0.0571に効果的に削減する。 これらの結果は、信頼性の高いRMEのためのトレーニングとデプロイメントのサンプリング分布の整合性の必要性を浮き彫りにする。

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