RadioFlow: Efficient Radio Map Construction Framework with Flow Matching

📄 arXiv: 2510.09314v1 📥 PDF

作者: Haozhe Jia, Wenshuo Chen, Xiucheng Wang, Nan Cheng, Hongbo Zhang, Kuimou Yu, Songning Lai, Nanjian Jia, Bowen Tian, Hongru Xiao, Yutao Yue

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-10

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RadioFlow以解决无线电图生成效率低的问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 无线电图 流匹配 生成框架 高效采样 6G网络 电磁数字双胞胎 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的扩散模型在无线电图生成中存在模型庞大、推理速度慢等问题，影响了其实际应用。
  2. RadioFlow通过流匹配的生成框架，学习噪声与数据之间的连续传输轨迹，实现高效的单步采样。
  3. 实验表明，RadioFlow在参数数量上减少了最多8倍，推理速度提升超过4倍，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

准确且实时的无线电图生成对于下一代无线系统至关重要，但基于扩散的方法通常面临模型规模大、迭代去噪慢和推理延迟高等问题，限制了实际应用。为此，本文提出了RadioFlow，这是一种基于流匹配的生成框架，通过单步高效采样实现高保真无线电图生成。与传统扩散模型不同，RadioFlow学习噪声与数据之间的连续传输轨迹，从而显著加速训练和推理，同时保持重建精度。实验结果表明，RadioFlow在参数数量上减少了最多8倍，推理速度提高了超过4倍，相较于领先的扩散基线（RadioDiff）表现出色。这一进展为未来6G网络的可扩展、节能和实时电磁数字双胞胎提供了有希望的路径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决无线电图生成中的效率低下问题，现有的扩散模型由于模型规模大和推理延迟高，限制了其在实际应用中的部署。

核心思路：RadioFlow的核心思路是通过流匹配学习噪声与数据之间的连续传输轨迹，从而实现高效的单步采样，避免了传统扩散模型的多次迭代去噪过程。

技术框架：RadioFlow的整体架构包括数据预处理、流匹配学习和高效采样三个主要模块。首先对输入数据进行预处理，然后通过流匹配学习建立噪声与数据的映射关系，最后进行高效的单步采样以生成无线电图。

关键创新：RadioFlow的最重要创新在于其流匹配机制，这一机制使得模型在训练和推理过程中都能显著加速，同时保持高重建精度。这与传统的扩散模型形成了本质上的区别。

关键设计：在设计上，RadioFlow采用了较小的网络结构和优化的损失函数，以减少参数数量并提高推理速度。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，RadioFlow在参数数量上最多减少了8倍，推理速度提升超过4倍，相较于领先的扩散基线（RadioDiff），展现出卓越的性能。这一成果为无线电图生成技术的实际应用提供了强有力的支持。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括未来6G网络中的无线电图生成与优化，能够为无线通信、定位服务和智能交通等领域提供高效的解决方案。其实际价值在于提升无线网络的性能和可靠性，推动智能城市和物联网的发展。

📄 摘要（原文）

Accurate and real-time radio map (RM) generation is crucial for next-generation wireless systems, yet diffusion-based approaches often suffer from large model sizes, slow iterative denoising, and high inference latency, which hinder practical deployment. To overcome these limitations, we propose \textbf{RadioFlow}, a novel flow-matching-based generative framework that achieves high-fidelity RM generation through single-step efficient sampling. Unlike conventional diffusion models, RadioFlow learns continuous transport trajectories between noise and data, enabling both training and inference to be significantly accelerated while preserving reconstruction accuracy. Comprehensive experiments demonstrate that RadioFlow achieves state-of-the-art performance with \textbf{up to 8$\times$ fewer parameters} and \textbf{over 4$\times$ faster inference} compared to the leading diffusion-based baseline (RadioDiff). This advancement provides a promising pathway toward scalable, energy-efficient, and real-time electromagnetic digital twins for future 6G networks. We release the code at \href{https://github.com/Hxxxz0/RadioFlow}{GitHub}.