基于潜在域抗噪的无线电图估计
信号处理
2025-06-27 v2 机器学习
摘要
无线电图估计（RME），也称为频谱制图，旨在从稀疏采样的测量中重建无线电干扰在不同域（如空间和频率）上的强度。为解决这一典型逆问题，最先进的RME方法依赖手工设计或数据驱动的无线电图结构信息。然而，前者往往难以建模复杂的射频（RF）环境，后者需要大量训练，使其难以快速适应现场感知任务。本文提出了一种基于插拔式去噪（PnP）的时空RME方法，源自计算成像技术。该方法的核心思想是：尽管信号本身（如自然图像和无线电图）在显著差异之外，其去噪操作相似。因此，可以直接采用为自然图像设计或学习的高级去噪器来辅助RME，无需使用无线电图数据进行训练。与传统PnP方法直接在数据域中 operate 不同，本文方法利用无线电图的底层物理结构，提出在潜在域中进行去噪的ADMM算法。该设计显著提高了计算效率并增强了对噪声的鲁棒性。分析了理论方面，例如无线电图的完整恢复性以及ADMM算法的收敛性。 conducted synthetic and real data experiments to demonstrate the effectiveness of our approach.
引用
@article{arxiv.2501.13472,
title = {Radio Map Estimation via Latent Domain Plug-and-Play Denoising},
author = {Le Xu and Lei Cheng and Junting Chen and Wenqiang Pu and Xiao Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.13472},
year = {2025}
}