基于轨迹引导的插拔式先验（TGPP）用于稀疏无线制图重建
信号处理
2026-05-08 v1 信息论
math.IT
摘要
无线制图（RM）重建是环境感知无线网络的必需品，但实际测量常沿移动轨迹收集，而非在目标区域上随机分布。此类轨迹抽样观测导致空间异质不确定性：靠近轨迹区域受到直接约束，而远离或被遮挡区域观察不足，导致在受约束不足的区域重建精度下降。为此，我们提出轨迹引导的插拔式先验（TGPP），一种用于稀疏 RM 重建的通用引导模块。TGPP 学习显式的引导图作为可解释的输入空间风险先验，并学习隐式引导特征，其被投影并与主干隐藏表示融合。TGPP 可无需改变其原始任务公式的方式附加到不同的重建主干上。我们进一步引入 RadioFlow-LDM，一个基于潜在流的生成主干，并将 TGPP 应用于确定性、对抗性、图基和潜在生成重建模型。在 RadioMapSeer 上进行五种轨迹抽样率的实验表明，轨迹抽样重建与随机稀疏插值存在显著差异。TGPP 在各种主干上提高了大多数重建指标，相对于相应无轨迹引导先验的基准主干实现最高 43.1% 的 NMSE 降低。
引用
@article{arxiv.2605.05844,
title = {TGPP: Trajectory-Guided Plug-and-Play Priors for Sparse Radio Map Reconstruction},
author = {Jiawen Zhang and Zhiyuan Jiang and Sheng Zhou and Zhisheng Niu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05844},
year = {2026}
}