クロスモーダル生成：コモディティWi-Fiから高精細なmmWaveおよびRFIDセンシングへ

arXiv cs.LG / 2026/4/21

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要点

本論文は、データが不足しがちなmmWaveやRFIDといったRFモダリティのために、豊富なWi-Fiデータを用いて高精細なRF信号を合成する拡散ベースのクロスモーダル生成手法RF-CMGを提案する。
RF-CMGはクロスモーダル生成を「高周波ガイダンス」と「低周波制約」に分解し、限られた対象モダリティデータから高周波分布を学習しつつ、低周波の整合性制約で物理構造を保持する。
重要なモジュールとして、逆拡散過程を対象モダリティの高周波特性へ導くModality-Guided Embedding（MGE）と、推論中にソースモダリティ由来の構造バイアスが蓄積するのを抑えるLow-Frequency Modality Consistency（LFMC）を導入する。
実験では、複数の既存の生成モデルと比べてRFIDおよびmmWaveの信号合成品質が向上したことを示し、さらに生成データがジェスチャ認識タスクに有効であることや、合成データ比率が下流性能へ与える影響も分析する。