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[B-1A-11]Radio Map Estimation Based on Diffusion Models with Constraints from Sparse Observations
〇Yuuki Tachioka1 (1. Denso IT Laboratory)
Keywords:
Radio map estimation,diffusion model,sparse observation,radio propagation,RadioDiff,generative model
本稿では，疎な観測値を拘束条件として用いる拡散モデルに基づくRadio Map推定手法を提案する．事前学習済みのRadioDiffに対して追加学習を行うことなく，逆拡散過程に観測済みRadio Mapを導入する．拘束の導入方法として，VAEの潜在空間で観測情報を混合する方法と，画像空間で観測値を直接反映する方法を検討する．RadioMapSeerデータセットを用いた評価により，提案手法は拘束なしの場合や単純な後処理による補間と比較してRMSEを低減し，PSNRを向上させることを示す．特に低観測率条件では，潜在空間拘束が生成モデルの事前分布を活用しつつ高精度な推定を実現することを確認した．