平面ガウススプラッティングと双線形空間トランスフォーマーによる無線ラジエンス場再構成

Abstract

無線放射輝度場（WRF）再構成は、3D空間と方向にわたる無線周波数特性の連続的で、クエリ可能な表現を学習し、その表現から、送信機の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）などの特定の量を予測することを目的とします。ガウススプラッティング（GS）ベースの手法は、このタスクにおいてNeural Radiance Fields（NeRF）ベースの手法を上回ってきましたが、既存の適応は主に視覚パイプラインを移植する形に留まっており、物理的解釈可能性と精度が制限されています。本研究では、3D GSの表現力を維持しつつ、不必要な射影を取り除き、さらにグローバルな電磁（EM）結合と原始（プリミティブ）間の相互散乱を組み込んだ、平面型GSフレームワークBiSplat-WRFを提案します。各プリミティブは、3D座標を持つ2D平面ガウスであり、SPSの角度領域上に直接レンダリングされます。双線形空間トランスフォーマ（BST）は、角度グリッド上でプリミティブ間の関係を集約し、注意機構を通じて長距離の電磁依存性を捉えます。これにより、無線環境の複雑な物理を反映した、グローバルに認識したEM相互作用が強制されます。空間スペクトル合成のタスクにおいて、BiSplat-WRFはStructural Similarity Index（SSIM）に関して、NeRFベースおよび従来のGSベースのベースラインを上回ります。包括的なアブレーション研究により、BSTの寄与が検証されます。また、計算コストをより高くしつつSSIMをさらに向上させるBiSplat-WRF+のより大きなバリアントも提供し、将来の研究のための強力な基準（リファレンス）として機能します。