面向室内无线电图构建与定位的物理信息扩散模型 iRadioDiff
机器学习
2025-11-26 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
无线电图（RM）是连接场景几何与材料属性与信号强度空间分布的环境感知电磁（EM）表示，能够实现无需昂贵现场测量的定位。然而，构建高保真室内 RM 仍具有挑战性 due to EM 求解器的高延迟以及基于学习的方法局限于稀疏测量或均匀材料假设，这些方法与室内环境的非均匀性和多径特性不符。为克服这些挑战，我们提出了 iRadioDiff，一个无采样的基于扩散的室内 RM 构建框架。iRadioDiff 依赖于接入点（AP）位置，并由材料反射系数和传输系数编码的物理信息提示符（physics-informed prompt）进行条件化。它进一步融合了多径关键先验知识，包括衍射点、强传输边界和直线视距（LoS）轮廓，通过条件通道和边界加权目标引导生成过程。该设计能够准确建模非平稳场不连续性，高效构建物理一致的 RM。实验表明，iRadioDiff 在室内 RM 构建和基于接收信号强度的室内定位任务中实现了最先进的性能，展现出对不同布局和材料配置的有效推广性。代码已公开：https://github.com/UNIC-Lab/iRadioDiff。
引用
@article{arxiv.2511.20015,
title = {iRadioDiff: Physics-Informed Diffusion Model for Indoor Radio Map Construction and Localization},
author = {Xiucheng Wang and Tingwei Yuan and Yang Cao and Nan Cheng and Ruijin Sun and Weihua Zhuang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.20015},
year = {2025}
}