利用无处不在的无线信号，通过基于物理基础表征上的扩散后验推理进行场景重建
Scene Reconstruction Using Ubiquitous Wireless Signals via Diffusion Posterior Inference Over physics-Grounded Representations
精选理由
展示用无线信号结合扩散后验推断重建建筑场景，突破摄像头与激光雷达的环境限制。
AI 摘要
arXiv:2610.22120v1 公告类型：新 摘要：了解物理世界的布局对于许多应用至关重要，但我们赖以实现这一目标的传感器（例如摄像头和 LiDAR）在黑暗、恶劣天气或墙壁遮挡下可能会失效。无线信号不受这些限制：基站与用户之间的每条链路都会受到其穿过、反射或被阻挡的建筑物影响，从而使周围场景的信息嵌入端点测得的无线信道中。然而，将信道测量结果映射到环境是一项严重病态的问题：一次测量只能记录沿传播路径与发射电磁波发生相互作用的结构，而即使是这些观测结果，通常也可以由多个合理场景解释。因此，我们将无线场景重建表述为后验推理问题，并构建了一个包含两个互补阶段的层次化框架来解决这一问题。一个经过预训练、能够遵循传播物理规律的无线基础模型，将每次信道测量转换为对观测结果产生影响的场景结构表征。随后，一个扩散模型联合整合来自多次测量的表征，以对建筑物占据情况的后验分布进行建模和采样，并通过对样本达成共识生成最终重建结果。我们证明，该框架仅凭无线信道测量结果即可准确恢复建筑物轮廓，并表明其性能关键取决于这两个组成部分：基于物理的表征能够揭示与场景相关的信息，而联合后验推理则能够协调一致地整合互补观测结果。