RadioDiff-Inverse：基于扩散增强的贝叶斯逆估计用于ISAC无线电图谱构建

本研究解决了动态或隐私敏感环境中无线电图谱（RM）构建方法依赖于精确环境数据和基站位置的局限性。提出的RadioDiff-Inverse框架利用无条件生成扩散模型学习RM先验，从而在噪音稀疏测量下进行无训练的无线电图谱重构，显著提高了构建准确性及环境重构的鲁棒性。