幾何学的事前知識と不確実性に導かれた計測選択によるスパース・ゲイン・レディオマップ再構成
arXiv cs.CV / 2026/4/8
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要点
- 本論文は、遮蔽物、非整形な幾何形状、測定へのアクセス制限といった要因により高密度センシングが実用困難な、困難な都市環境におけるスパースな無線ゲインマップ再構成を扱う。
- 多様な都市レイアウト、複数の基地局配置、そして公平な評価のためのいくつかのスパースサンプリングモードを提供する、制御可能なレイトレーシング用ベンチマーク「UrbanRT-RM」を提案する。
- 提案手法のGeoUQ-GFNetは、構造化された幾何学的事前知識と、スパースな計測データを用いて、密なゲイン無線マップと空間的不確実性マップを同時に予測する。
- 予測された不確実性を用いて能動的な計測選択を行い、同一のセンシング予算のもとで、不適応なサンプリングよりも不確実性に導かれた問い合わせ（クエリ）が再構成を改善することを示す。
- 実験結果では、UrbanRT-RMによって生成された異なるシーンや送信機配置間で一貫した性能が報告されており、幾何学を意識した学習、不確実性推定、ベンチマーク駆動の評価を組み合わせる価値が強調される。
