多模态神经无线辐射场用于局部统计信道建模
信号处理
2025-08-11 v1
摘要
本文提出了 MM-LSCM（Multi-Modal Neural Radio Radiance Field），这是一种自监督式的多模态神经无线辐射场框架，用于局部统计信道建模（LSCM），以优化下一代网络。传统的 LSCM 方法仅依赖 RSRP 数据，限制了其对影响信号传播的环境结构建模能力。为此，我们提出了双分支神经网络架构，将 RSRP 数据和 LiDAR 点云信息相结合，增强了空间感知能力和预测精度。MM-LSCM 利用基于体积渲染的多模态合成，将无线传输与环境障碍物对齐，并采用自监督训练方法，无需昂贵的标记数据。实验结果表明，MM-LSCM 在信道重建精度和抗噪能力方面显著优于传统方法，为实际无线网络优化提供了有前景的解决方案。
引用
@article{arxiv.2508.06054,
title = {Multi-Modal Neural Radio Radiance Field for Localized Statistical Channel Modelling},
author = {Yiheng Wang and Shutao Zhang and Ye Xue and Tsung-Hui Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.06054},
year = {2025}
}