物理精度の高い微分逆レンダリングによる電磁波周波数デジタルツイン

arXiv:2603.18026v1 発表タイプ：クロス 要約：デジタルツインは、物理的シチュエーションの仮想シミュレーテッドリプレカとして、業界全体でのシステム設計を変革しています。しかし、その電波周波数（RF）システムにおけるポテンシャルは、従来の RF シミュレーターの非微分性により制限されてきました。伝搬経路の可視性は深刻な不連続性を引き起こし、コンピュータグラフィックスからの微分レンダリング技術は、点源アンテナと支配的な鏡面反射により容易に転用できません。この論文では、仮想と物理的な世界間の勾配ベースの相互作用を可能にする、物理に基づく微分 RF シミュレーションフレームワーク「RFDT」を提示します。RFDT は、物理的に裏付けられたエッジ回折遷移関数によって不連続性を解決し、フーリエ領域処理から生じる非凸性を、信号領域変換代理を通じて緩和します。私たちの実装は、RFDT が実測 RF データからデジタルツインを正確に再構成できる能力を示しています。さらに、RFDT は、機械学習ベースの RF 感知におけるテストタイム適応や、通信システムの物理的制約に準拠した最適化など、多様な下流アプリケーションを補完できます。

arXiv:2603.18026v1 Announce Type: cross Abstract: Digital twins, virtual simulated replicas of physical scenes, are transforming system design across industries. However, their potential in radio frequency (RF) systems has been limited by the non-differentiable nature of conventional RF simulators. The visibility of propagation paths causes severe discontinuities, and differentiable rendering techniques from computer graphics cannot easily transfer due to point-source antennas and dominant specular reflections. In this paper, we present RFDT, a physically based differentiable RF simulation framework that enables gradient-based interaction between virtual and physical worlds. RFDT resolves discontinuities with a physically grounded edge-diffraction transition function, and mitigates non-convexity from Fourier-domain processing through a signal domain transform surrogate. Our implementation demonstrates RFDT's ability to accurately reconstruct digital twins from real RF measurements. Moreover, RFDT can augment diverse downstream applications, such as test-time adaptation of machine learning-based RF sensing and physically constrained optimization of communication systems.