面向无人驾驶 3D 模型工具的 LLM 支持：用于射频辐射场重建
网络与互联网体系结构
2026-03-05 v1
摘要
精准的信道估计是下一代无线通信中大规模多输入多输出（MIMO）技术的关键。最近，射频辐射场（Radio Frequency Radiance Field, RRF）作为一种基于环境几何图表示信道的全新方法，备受关注。现有 RRF 重建方法（如 RF-3DGS）能够在毫秒级渲染信道参数，包括增益、到达角、发射角和时延。然而，创建所需的 3D 环境通常需要精确测量和先进的计算机视觉技术，这限制了其可及性。本文引入了一个本地可部署的工具，简化了 RRF 重建的 3D 环境创建。该系统将微调后的语言模型、生成式 3D 模型框架和 Blender 集成相结合，实现直观的、基于聊天的场景设计。具体而言，T5-mini 用于解析用户指令，all-MiniLM-L6-v2 支持来自本地对象库的语义检索。对于模型生成，LLaMA-Mesh 提供快速网格创建，Shap-E 提供高质量输出。定制的 Blender 导出插件确保与 RF-3DGS 流程的兼容性。我们通过构建 NIST 大厅和 UW-Madison 无线实验室的 3D 模型，并进行相应的 RRF 重建来演示了该工具。该方法显著降低了建模复杂度，提升了 RRF 在无线研究和频谱规划中的可使用性。
引用
@article{arxiv.2603.04368,
title = {LLM-supported 3D Modeling Tool for Radio Radiance Field Reconstruction},
author = {Chengling Xu and Huiwen Zhang and Haijian Sun and Feng Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.04368},
year = {2026}
}
备注
Submitted to an IEEE conference